本文聚焦于研究和开发可解释性工具的内容，对AAAI-2022《Tutorial on Explanations in Interactive Machine Learning》提及的三类可解释性工具/方法（局部可解释性、规则可解释性、概念可解释性）进行了解读

本文结合《Explanation decisions made with AI》指南，重点对算法的应用场景和可解释性分析进行了梳理总结。

本文作者结合三篇近期的研究论文，简述了在增材制造（3D打印）领域中强化学习方法的应用。增材制造通过降低模具成本、减少材料、减少装配、减少研发周期等优势来降低企业制造成本，提高生产效益。因此，增材制造代表了生产模式和先进制造技术发展的趋势。

在这篇文章中，作者提出了这样一个概念：对于深度神经网络来说，与动物和人类的学习过程类似，其对于技能的学习过程也存在一个“关键学习期”。

这篇文章探讨了基于统计学中 ML 的 fMRI 分析方法。

基于无服务器计算的机器学习的最新研究进展。

联邦学习中的通信开销问题

农业喷洒应用中的 AI 身影。

作者后续将关注联邦学习领域中的更多工作，以期望看到更多的工业场景中 FL、FTL 平台的应用。

机器人如何推理一个物体的 Affordance，并抓握物体。

作者详尽地介绍了多智能强化学习的理论基础，并阐述了解决各类多智能问题的经典算法。

期望能够推动深度学习技术在医学领域中的规模化推广应用。

逻辑推理与机器学习的关系

本文有助于更好地理解 GPT 各个部分的原理。

本文选择了三篇关于个性化联邦学习的文章进行深入分析。

作者按照「对比学习的起源 - 自监督对比学习 - 半监督对比学习 - 有监督对比学习」的思路选取了四篇论文。