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Schulungsübersicht
Einführung in erklärbare KI (XAI) sowie Transparenz bei Modellen
- Was versteht man unter erklärbarer KI?
- Warum ist Transparenz in KI-Systemen so wichtig?
- Interpretierbarkeit im Vergleich zu Modellleistung
Überblick über XAI-Techniken
- Modellunabhängige Methoden: SHAP, LIME
- Modellspezifische Techniken zur Erklärbarkeit
- Wie lässt sich die Funktionsweise von neuronalen Netzen und Deep-Learning-Modellen erklären?
Entwicklung transparenter KI-Modelle
- Praktische Umsetzung interpretierbarer Modelle
- Vergleich zwischen transparenten und Black-Box-Modellen
- Wie lässt sich die Komplexität mit der Erklärbarkeit in Einklang bringen?
Fortgeschrittene XAI-Tools und -Bibliotheken
- Nutzung von SHAP zur Interpretation von Modellen
- Einsatz von LIME zur lokalen Erklärbarkeit
- Visualisierung von Entscheidungen und Verhalten der Modelle
Umgang mit Fairness, Bias sowie ethischen Aspekten in der KI
- Erkennung und Verminderung von Verzerrungen in KI-Modellen
- Fairness bei KI-Systemen und ihre gesellschaftlichen Auswirkungen
- Sicherstellung von Verantwortlichkeit und Ethik bei der Implementierung von KI
Reale Anwendungsfälle für erklärbare KI
- Beispiele aus dem Gesundheitswesen, der Finanzbranche und dem öffentlichen Sektor
- Interpretation von KI-Modellen im Rahmen gesetzlicher Vorgaben
- Vertrauensaufbau durch transparente KI-Systeme
Zukünftige Entwicklungen im Bereich der erklärbaren KI
- Aktuelle Forschungsrichtungen in der XAI
- Herausforderungen bei der Skalierung von XAI für große Systeme
- Chancen und Perspektiven transparenter KI in Zukunft
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Erfahrung in der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen und KI-Systemen
- Grundkenntnisse in der Python-Programmierung
Zielgruppe
- Datenwissenschaftler
- Ingenieure für maschinelles Lernen
- KI-Spezialisten
21 Stunden
