Open the Black Box: Erklärbarkeit von maschinellen Lernverfahren

Montag 23.09.2019


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* In der Teilnahmegebühr sind die Teilnahme an allen Vorträgen, die Tagungsunterlagen, der Mittagsimbiss sowie die Getränke und Snacks während der Pausen enthalten.

Deep-Learning-Ansätze basierend auf tiefen neuronalen Netzen sind mittlerweile in der Lage, komplexe Zusammenhänge zu erkennen und somit sehr genaue Entscheidungen zu treffen. Solche Algorithmen werden auch als Black Boxes bezeichnet, da deren komplexe Entscheidungsfindungsprozesse für Menschen nicht nachvollziehbar sind. In diesem Webinar wird zunächst in das Themenfeld der Erklärbarkeit von maschinellen Lernverfahren eingeführt. Hierzu werden Gründe aus der Praxis, aber auch aus gesetzlichen Anforderungen vorgestellt. Es erfolgt auch eine Einführung in grundlegende Konzepte, um Erklärbarkeit von maschinellen Lernverfahren herzustellen. Abschließend werde konkrete Methoden vorgestellt, welche insbesondere für neuronale Netze angewendbar sind.

Zielgruppe

Fach- und Führungskräfte und Entscheider, die sich einen Überblick über Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Deep-Learning-Ansätze verschaffen möchten

Themen

  • Künstliche Intelligenz (KI)
  • Maschinelles Lernen
  • Deep-Learning-Ansätze
  • Erklärbarkeit von maschinellen Lernverfahren
  • Einführung in grundlegende Konzepte von maschinellen Lernverfahren
  • Einführung in Methoden für neuronale Netze

Qualifikationsziele

In diesem Webinar erhalten Sie eine Einführung zur Erklärbarkeit von maschinellen Lernverfahren. Hierzu werden Gründe aus der Praxis, aber auch aus gesetzlichen Anforderungen vorgestellt. Außerdem erhalten Sie einen Einblick in Methoden für neuronale Netze. Als Teilnehmer

  • verstehen Sie das Thema Erklärbarkeit und dessen Notwendigkeit
  • können Sie verschiedene Repräsentationsformate für Erklärungen unterscheiden
  • kennen Sie Ansätze um Erklärbarkeit von neuronalen Netzen
  • erkennen Sie den erzielbaren Mehrwerts und Zuverlässigkeit gelieferter Erklärungen

Fraunhofer-Institutszentrum Stuttgart

Nobelstr. 12
70569 Stuttgart
Deutschland

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