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Schulungsübersicht

Einführung in Explainable AI und Ethik

  • Die Notwendigkeit von Erklärbarkeit in KI-Systemen
  • Herausforderungen bei KI-Ethik und Fairness
  • Überblick über regulatorische und ethische Standards

XAI-Techniken für ethische KI

  • Modellagnostische Methoden: LIME, SHAP
  • Techniken zur Erkennung von Verzerrungen in KI-Modellen
  • Umgang mit Interpretierbarkeit in komplexen KI-Systemen

Transparenz und Rechenschaftspflicht in der KI

  • Gestaltung transparenter KI-Systeme
  • Sicherstellung der Rechenschaftspflicht (Accountability) bei KI-Entscheidungen
  • Überprüfung von KI-Systemen auf Fairness

Fairness und Verzerrungsminderung in der KI

  • Erkennung und Adressierung von Verzerrungen in KI-Modellen
  • Sicherstellung der Fairness über verschiedene demografische Gruppen hinweg
  • Umsetzung ethischer Richtlinien in der KI-Entwicklung

Regulatorische und ethische Rahmenwerke

  • Überblick über KI-Ethikstandards
  • Verständnis der KI-Regulierungen in verschiedenen Branchen
  • Ausrichtung von KI-Systemen an der DSGVO, CCPA und anderen Rahmenwerken

Anwendungen von XAI in der ethischen KI in der Praxis

  • Erklärbarkeit in der KI für das Gesundheitswesen
  • Aufbau transparenter KI-Systeme im Finanzwesen
  • Einsatz ethischer KI in Strafverfolgungsbehörden

Zukunftstrends bei XAI und ethischer KI

  • Aufkommende Trends in der Forschung zur Erklärbarkeit
  • Neue Techniken für Fairness und Verzerrungserkennung
  • Möglichkeiten für die Entwicklung ethischer KI in der Zukunft

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundkenntnisse über maschinelles Lernen
  • Vertrautheit mit KI-Entwicklung und Frameworks
  • Interesse an KI-Ethik und Transparenz

Zielgruppe

  • KI-Ethiker
  • KI-Entwickler
  • Data Scientists
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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