"Explainability in Federated Learning" oferece uma explora o abrangente da integra o da IA explic vel (XAI) em sistemas de aprendizagem federada (FL). O livro come a por delinear os fundamentos da FL e da XAI antes de se aprofundar na sua intersec o, destacando os desafios e benef cios da interpretabilidade em ambientes descentralizados. Apresenta v rias t cnicas de explicabilidade adaptadas FL, enfatizando a personaliza o, o tratamento de dados heterog neos e o funcionamento em ambientes com recursos limitados. Os cap tulos principais abordam a confian a, a justi a e a transpar ncia, apoiados por estudos de casos reais e ferramentas de visualiza o. As implica es ticas, legais e sociais s o discutidas juntamente com as perspectivas advers rias. O livro conclui com estrat gias de benchmarking e futuras direc es de investiga o, servindo como um guia vital para investigadores, programadores e decisores pol ticos que pretendam criar modelos de FL transparentes e fi veis.
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