„Interpretierbarkeit, Erklärbarkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Verfahren sind wichtige Aspekte, um sicherzustellen, dass Entscheidungen und Vorhersagen von KI-Systemen nachvollziehbar und akzeptabel sind.“
Prof. Dr.-Ing. Christian Decker
Professor für Smart Data Services an der Fakultät Informatik, Hochschule Reutlingen
INHALT
Prof. Dr. Christian Decker erläutert, wie man KI-Verfahren nachvollziehen kann, um erklärbares Verhalten von KI-Produkten zu ermöglichen. Vorgestellt werden zentrale Begriffe und zeigt Methoden auf, um KI-Verfahren nachzuvollziehen.
KI umfasst Verfahren, bei denen Maschinen aus Daten lernen. Anschließend wird das Gelernte auf neue Daten angewendet. Das funktioniert beeindruckend gut bei Sprache, Bilderkennung, Produktempfehlungen und findet vielfach Einsatz in unserem Alltag. Es gibt aber auch erschreckend einfache Beispiele, bei denen diese Verfahren fehlerhafte Resultate liefern. Das bedarf einer Erklärung, um Produkte mit KI-Verfahren verbessern und schließlich auch absichern zu können.
LERNZIELE
Sie lernen wesentliche Grundlagen zu KI-Verfahren und KI-Einsatzmöglichkeiten kennen und verstehen das Verhalten von KI-Produkten. Diese Grundlagen geben Ihnen ein Verständnis, um Verhalten und Resultate von KI-Produkten nachzuvollziehen.
ZIELGRUPPEN
Einsteiger und Interessierte aus kleinen und mittelständischen Unternehmen, Führungskräfte/Verantwortliche für Prozessmanagement, IT-Organisationen.
DOZENT
Christian Decker ist Professor für Smart Data Services an der Fakultät Informatik der Hochschule Reutlingen. Er studierte Informatik mit Schwerpunkt Telematik an der Universität Karlsruhe und promovierte 2009 auf dem Gebiet „Ubiquitous Computing“. Danach wechselte er in ein mittelständisches Unternehmen für ÖPNV Leitsysteme. Dort leitete er den Bereich für statistische Auswertungen von Massendaten, die von den Bordrechnern großer Fahrzeugflotten erzeugt werden und für Qualitätsnachweise und zur Optimierung von ÖPNV Diensten verwendet werden. Seine Forschungsschwerpunkte sind Smart Data Services und Data Products in datenintensiven Umgebungen und Internet of Things (IoT).
FORMAT
Online-Seminar
VORAUSSETZUNGEN
Keine
VERANSTALTUNGSORT
Der Kurs wird ausschließlich online (ZOOM) angeboten
TEILNEHMENDENZAHL
Mindestens 5 Personen
KOSTEN
0,00 Euro
