• Keine Ergebnisse gefunden

Vertrauensw¨ urdige K¨ unstliche Intelligenz

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Aktie "Vertrauensw¨ urdige K¨ unstliche Intelligenz"

Copied!
9
0
0

Wird geladen.... (Jetzt Volltext ansehen)

Volltext

(1)

https://formulare.htwk-leipzig.de/db/1/app/16/

start/wf/15/dt/20/form?COM_ID=1&AttChoose2=

2211021005

(2)

Oberseminar

Vertrauensw¨ urdige K¨ unstliche Intelligenz

Prof. Dr. Sibylle Schwarz HTWK Leipzig, Fakult¨at IM Gustav-Freytag-Str. 42a, 04277 Leipzig

Zimmer Z 411 (Zuse-Bau)

https://informatik.htwk-leipzig.de/schwarz sibylle.schwarz@htwk-leipzig.de

Wintersemester 2021/22

(3)

Vertrauensw¨ urdigkeit

Wann ist ein Agent / System vertrauensw¨urdig?

I Zuverl¨assigkeit: tut, was es soll I Sicherheit: richtet keinen Schaden an I Robustheit gegen¨uber Angriffen I Schutz pers¨onlicher Daten I Verf¨ugbarkeit

I einfache Nutzbarkeit

(4)

Speziell f¨ ur KI-Systeme

I Genauigkeit bei unbekannten Eingaben

I Stabilit¨at gegen¨uber geringen ¨Anderungen der Eingaben I Fairness, kein Bias

I Klarheit der Verantwortung f¨ur L¨osungen (Haftbarkeit) I Transparenz / Verst¨andlichkeit der Funktionalit¨at und

Ausgaben

I Erkl¨arung / Begr¨undung der L¨osungen

I Ethische Verantwortung bei Daten-Sammlung und -Verwendung

(5)

Vortragsthemen

zu den Themengebieten:

I Probleme I Ans¨atze I Explainable AI

jeweils mit Link im Wiki im Opal-Kurs (Themen) https://bildungsportal.sachsen.de/opal/auth/

RepositoryEntry/32061358101 dort (Termine) bitte auch Zuordnung Termin - Thema - Vortragender eintragen

zwei Artikel sind lang (markiert) und k¨onnen geteilt werden

(6)

Organisation

12 Teilnehmer und 1 + 13 Termine

also meist je Woche ein Vortrag

bei langen Beitr¨agen 2 Vortr¨age je Termin

jeder Vortrag 45-60 min (+ 30-45 min Diskussion)

Jeder muss seinen Vortrag bei Bedarf schon eine Woche vor seinem geplanten Termin halten k¨onnen.

rechtzeitige Vorbereitung notwendig

(7)

Vortrag

Der Vortrag muss alle folgenden Fragen klar und kompakt beantworten:

I Welche Aufgabe wird gel¨ost?

Eingaben, Ausgaben, Qualit¨atskriterien

I Welche Verfahren / Werkzeuge werden vorgestellt?

Grundidee, Funktionsweise

I Welche aus Ihrem Studium bekannten Ideen werden dabei verwendet?

I Warum l¨osen die vorgestellten Verfahren die Aufgabe?

I Wie gut l¨osen die vorgestellten Verfahren die Aufgabe?

I Wie lassen sich die vorgestellten Verfahren verbessern / erg¨anzen?

Nachbereitung:

I Folien (ggf. korrigiert) in OPAL zur Verf¨ugung stellen

(8)

Bewertungskriterien Vortrag

I Inhalt I Struktur

I Anspruch, Wissenschaftlichkeit I Einordnung in die Gesamt-LV I Verst¨andnis

I Verst¨andlichkeit (inhaltlich, akustisch) I sinnvolle Beispiele

I Pr¨asentation (Folien) I logischer Aufbau

I Lesbarkeit (hinreichend große Schrift, auch in Diagrammen) I Rechtscheibung / Grammatik / Ausdruck

I Quellenangaben

I L¨ange des Vortrags (ca. 45-60 min einschließlich Aufbauen, Beispielen, Demos)

(9)

Bewertungskriterien außerdem

I regelm¨aßige aktive Teilnahme an Vortr¨agen der anderen sinnvolle Fragen, kein st¨orendes Tastatur-Klappern I Zeitmanagement:

rechtzeitige Vorbereitung

(jeder muss seinen Vortrag bei Bedarf schon eine Woche vor seinem Termin halten k¨onnen)

z¨ugiges Hochladen der Pr¨asentation nach dem Vortrag I Konsultation:

ca. 2 Wochen vor Vortragsdatum

rechtzeitige Terminanfrage (per Email an mich)

aussagef¨ahige Vorversion der Pr¨asentation wenigstens 2 Tage vor Konsultationstermin (per Email an mich)

Hinweise aus der Konsultation beachten

Referenzen

ÄHNLICHE DOKUMENTE

‚ Satz: DFS-Baum ist nicht vollst ¨andig.. und 3.: erf ¨ullbarkeits ¨aquivalent) (oder eine ¨ahnliche Aufgabeninstanz) live an der Tafel 2. (autotool)

Jeder muss seinen Vortrag bei Bedarf schon eine Woche vor seinem geplanten Termin halten können. rechtzeitige

Jeder muss seinen Vortrag bei Bedarf schon eine Woche vor seinem geplanten Termin halten können. rechtzeitige

Informatik Wissenschaft von der Darstellung und Verarbeitung symbolischer Information durch Algorithmen Einordnung in die Teilgebiete der Informatik:.. theoretisch I Sprachen

keine Intelligenz, wenn Verst¨ andnis fehlt (Ansatz der starken KI) außerdem: praktisch nicht umsetzbar (Datenmenge)... Logische /

Die Studierenden sind in der Lage, Wissensrepr¨ asentationen zur Modellierung zu benutzen, die ¨ uber klassische Pr¨ adikatenlogik hinausgeht.. Insbesondere k¨ onnen sie dem

Wissensrepr¨ asentation und -verarbeitung durch I K¨ unstliche Neuronale Netze (insbes. auch CNN) I Zustands¨ ubergangssysteme. I

I Daten, Information, Wissen, Lernen, Intelligenz I explizites und implizites Wissen. Ziel