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对于深度学习模型，常常很难解释其工作方式，即使是创建这些模型的数据科学家也不例外。提高机器学习模型的透明度和可解释性可以限度地减少错误，减少意想不到的偏见，增加用户对结果的信任。《可解释AI实战（PyTorch版）》讲述了探索“黑盒”模型内部的技术，提供了设计可靠算法的方法，并揭示了导致结果偏差的各种关键因素。
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1.“动手学生成式人工智能”属性，通过从零开始构建生成式人工智能模型来探讨生成式人工智能的底层机制； 2. 紧跟技术热点：PyTorch深度学习、大模型、LangChain、GenAI、Transformer、扩散模型等； 3. 作者Mark Liu，肯塔基大学金融学终身教授，与多所院校有合作。
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