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Schulungsübersicht
Einführung in Erklärbare KI und Ethik
- Der Bedarf an Erklärbarkeit in KI-Systemen
- Herausforderungen bei der KI-Ethik und Fairness
- Überblick über regulatorische und ethische Standards
XAI-Techniken für ethische KI
- Modell-agnostische Methoden: LIME, SHAP
- Techniken zur Erkennung von Bias in KI-Modellen
- Umgang mit Interpretierbarkeit in komplexen KI-Systemen
Transparenz und Verantwortlichkeit in der KI
- Gestaltung transparenter KI-Systeme
- Sicherstellung von Verantwortlichkeit bei KI-Entscheidungen
- Überprüfung von KI-Systemen auf Fairness
Fairness und Bias-Minderung in der KI
- Erkennung und Adressierung von Bias in KI-Modellen
- Sicherstellung von Fairness across verschiedenen demografischen Gruppen
- Umsetzung ethischer Leitlinien in der KI-Entwicklung
Regulatorische und ethische Rahmenwerke
- Überblick über KI-Ethikstandards
- Verständnis von KI-Vorschriften in verschiedenen Branchen
- Ausrichtung von KI-Systemen an DSGVO, CCPA und anderen Rahmenwerken
Praxisbeispiele für XAI in der ethischen KI
- Erklärbarkeit in der KI des Gesundheitswesens
- Aufbau transparenter KI-Systeme im Finanzbereich
- Einsatz ethischer KI in der Strafverfolgung
Zukünftige Trends in XAI und ethischer KI
- Aufkommende Trends in der Erklärbarkeitsforschung
- Neue Techniken zur Erkennung von Fairness und Bias
- Chancen für die Entwicklung ethischer KI in der Zukunft
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über Machine-Learning-Modelle
- Vertrautheit mit KI-Entwicklung und Frameworks
- Interesse an KI-Ethik und Transparenz
Zielgruppe
- KI-Ethiker
- KI-Entwickler
- Data Scientists
14 Stunden
