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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