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Interpretable Machine Learning

Formal Metadata

Title
Interpretable Machine Learning
Subtitle
Themenblock Explainable AI
Alternative Title
10_01Frage_InterpretableML_UT_de
Title of Series
Number of Parts
102
Author
License
You are free to use, adapt and copy, distribute and transmit the work or content in adapted or unchanged form for any legal purpose as long as the work is attributed to the author in the manner specified by the author or licensor.
Identifiers
Publisher
Release Date
Language
Production Year2024
Production PlaceHeinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Content Metadata

Subject Area
Genre
Abstract
Heute wollen wir einen Blick in die Welt der künstlichen Intelligenz werfen und uns dabei auf einen wichtigen Aspekt konzentrieren, die Art und Weise, wie wir mit dieser Technologie umgehen und von ihr profitieren: Die Interpretierbarkeit von KI. Im Kern geht es bei KI um Algorithmen, die Entscheidungen treffen, von einfachen bis hin zu hochkomplexen. Da diese Algorithmen jedoch zunehmend verschiedene Aspekte unseres Lebens beeinflussen, besteht ein wachsender Bedarf an Interpretierbarkeit. Das bedeutet, dass wir nicht nur KI-Systeme brauchen, die Entscheidungen treffen können, sondern Systeme, deren Entscheidungen wir verstehen und rationalisieren können. Lernziele Nach diesem Video kannst du ... ... die Bedeutung von Interpretierbarkeit in der KI verstehen und ihre entscheidende Rolle beim Aufbau von Vertrauen, der Gewährleistung von Verantwortlichkeit und der Einhaltung ethischer Standards erkennen. ... die wesentlichen Merkmale interpretierbarer KI-Systeme, wie Ausdrucksstärke, Transparenz und Übertragbarkeit, kennen und verstehen, wie wichtig sie für das Verständnis und die Zugänglichkeit für den Betrachter sind. ... ein Bewusstsein dafür entwickeln, dass die Interpretierbarkeit in der KI ein wesentlicher Bestandteil ethischer Entscheidungsfindung ist und Innovationen fördert, indem sie den Abbau von Vorurteilen erleichtert, Fairness gewährleistet und zur kontinuierlichen Verbesserung von KI-Anwendungen beiträgt.
Keywords