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Explainable AI.
Rel. Giovanni Squillero, Alberto Paolo Tonda, Pietro Barbiero. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2022
| Abstract: | Unsupervised conceptual extraction in Deep Neural Networks. Stemming from the recent advances in Explainable AI (XAI), the work will train deep neural networks to classify well-known paintings according to standard artistic taxonomy (genre, style, ...) to ultimately generate and study the "artificial concepts" that led to a decision. Such "artificial concepts", representing high-level entities such as use of color and strokes, will be autonomously uncovered by the network, thanks to Logic Layers, and later analyzed by an expert. | 
|---|---|
| Relatori: | Giovanni Squillero, Alberto Paolo Tonda, Pietro Barbiero | 
| Anno accademico: | 2021/22 | 
| Tipo di pubblicazione: | Elettronica | 
| Numero di pagine: | 80 | 
| Informazioni aggiuntive: | Tesi secretata. Fulltext non presente | 
| Soggetti: | |
| Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) | 
| Classe di laurea: | Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA | 
| Ente in cotutela: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (BRASILE) | 
| Aziende collaboratrici: | NON SPECIFICATO | 
| URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/22688 | 
|  | Modifica (riservato agli operatori) | 
 
      

 Licenza Creative Commons - Attribuzione 3.0 Italia
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