Towards Risk-Free Trustworthy Artificial Intelligence: Significance and Requirements

El trabajo forma parte de la tesis doctoral del primer autor, Dr. Laith Alzubaidi, siendo José Santamaría investigador invitado por el autor del artículo en la co-supervision de dicha tesis doctoral, correspondiendo este con uno de los varios artículos científicos que fueron desarrollados y publicad...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Alzubaidi, Laith, Al-Sabaawi, Aiman, Bai, Jinshuai, Dukhan, Ammar, Alkenani, Ahmed H., Al-Asadi, Ahmed, Alwzwazy, Haider A., Manoufali, Mohammed, Fadhel, Mohammed A., Albahri, Ahmed Shihab, Moreira, Catarina, Ouyang, Chun, Zhang, Jinglan, Santamaria, José, Salhi, Asma, Hollman, Freek, Gupta, Ashish, Duan, Ye, Rabczuk, Timon, Abbosh, Amin, Gu, Yuantong
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2023
País:España
Institución:Universidad de Jaén
Repositorio:RUJA. Repositorio Institucional de la Producción Científica de la Universidad de Jaén
OAI Identifier:oai:ruja.ujaen.es:10953/2388
Acceso en línea:https://doi.org/10.1155/2023/4459198
https://hdl.handle.net/10953/2388
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Deep Learning
Medical Imaging
Explainability
Trustworthy
Descripción
Sumario:El trabajo forma parte de la tesis doctoral del primer autor, Dr. Laith Alzubaidi, siendo José Santamaría investigador invitado por el autor del artículo en la co-supervision de dicha tesis doctoral, correspondiendo este con uno de los varios artículos científicos que fueron desarrollados y publicados durante y después de la tesis doctoral del Dr. Alzubaidi. Se adjunta documento acreditativo de lo anterior.

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