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Schulungsübersicht
Einleitung in erklärbare KI und Ethik
- Die Notwendigkeit von Erklärbarkeit bei KI-Systemen
- Herausforderungen im Bereich ethischer Belange und Fairness bei KI
- Überblick über rechtliche sowie ethische Richtlinien
XAI-Techniken für die Entwicklung ethischer KI-Systeme
- Modellunabhängige Methoden: LIME, SHAP
- Verfahren zur Erkennung von Bias in KI-Modellen
- Umgang mit der Interpretierbarkeit komplexer KI-Systeme
Transparenz und Verantwortlichkeit in der KI
- Gestaltung transparenter KI-Systeme
- Sicherstellung der Verantwortlichkeit bei Entscheidungen von KI-Systemen
- Überprüfung von KI-Systemen auf Fairness
Fairness und Minderung von Bias in der KI
- Erkennung sowie Behebung von Bias in KI-Modellen
- Gewährleistung von Fairness über verschiedene demografische Gruppen hinweg
- Umsetzung ethischer Richtlinien in der KI-Entwicklung
Regulatorische und ethische Rahmenbedingungen
- Übersicht über ethische Standards für KI
- Verständnis rechtlicher Vorgaben zur KI in verschiedenen Branchen
- Abstimmung von KI-Systemen auf Regulierungen wie DSGVO, CCPA und weitere Standards
Praktische Anwendungsbeispiele für XAI im Kontext ethischer KI
- Erklärbarkeit in der medizinischen KI-Anwendung
- Entwicklung transparenter KI-Systeme im Finanzwesen
- Einsatz ethischer KI in der Strafverfolgung
Zukünftige Entwicklungen bei XAI und ethischer KI
- Neue Trends in der Forschung zur Erklärbarkeit von KI
- Innovative Methoden zur Erkennung von Fairness und Bias
- Chancen für die zukünftige Entwicklung ethischer KI-Systeme
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über maschinelle Lernmodelle
- Vertrautheit mit der KI-Entwicklung sowie gängigen Entwicklungsframeworks
- Interesse an ethischen Aspekten und Transparenz in der KI
Zielgruppe
- Ethik-Experten im Bereich KI
- KI-Entwicklerinnen und -Entwickler
- Datenwissenschaftlerinnen und -wissenschaftler
14 Stunden
