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Erklaerbare KI
KI-Campus-Original
Erklärbares Maschinelles Lernen für Ingenieurwissenschaften
Start date
jederzeit
Duration
4 Wochen à 3-6 Stunden
Language
Deutsch
Überblick

Ausgehend von den aktuellen Entwicklungen im Bereich des Maschinellen Lernens (ML) wird das Thema Erklärbare Künstliche Intelligenz als notwendige Weiterentwicklung für den praktischen Einsatz von ML motiviert. Grundlegende Konzepte, spezielle Ansätze und methodische Grundlagen werden durch eine Mischung aus kurzen Podcasts, Erklärfilmen, Praxisbeispielen sowie Hands-on Angeboten zur Selbstkontrolle und zur Übung und Vertiefung vermittelt. Am Ende ist man in der Lage, einzuschätzen, welche Art von Methode – von Visualisierung bis Regelextraktion – für welche Art von Zielgruppe vom Entwickler über Fachexpertinnen bis zum Endanwender bzw. der Endanwenderin sinnvoll ist.

Welche Inhalte erwarten mich?
  • Überblick über Methoden des erklärbaren Maschinellen Lernens 

  • Anwendungsbeispiele von XAI Methoden in den Ingenieurwissenschaften 

  • Algorithmen von speziellen XAI Methoden, insbesondere Visualisierungsmethoden und Regelextraktion 

Was werde ich erreichen?

Bei Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage...

  • Probleme von rein datengetriebenen Blackbox-Lernansätzen zu verstehen.

  • methodische Zugänge zur Erklärbarkeit überblicksartig zu benennen.

  • ausgewählte XAI-Ansätze zu benennen.

  • Möglichkeiten der Anwendbarkeit und Use-Cases zu verstehen.

Welche Voraussetzungen benötige ich?
  • Vorwissen im Bereich Ingenieurwissenschaften oder Informatik 

  • Grundlegende Vorkenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen 

  • Mathematik für Ingenieure 

Wer bietet diesen Kurs an?
Ute Schmid
Prof. Dr. Ute Schmid
Fraunhofer IIS
Stephan Scheele
Dr. Stephan Scheele
Fraunhofer IIS
Christine Distler
Christine Distler
Fraunhofer IIS
Was sollte ich sonst noch wissen?
Lernformat: Online-Kurse & MOOCs
Certification:
Qualifizierendes Zertifikat
Level: Fortgeschritten
Titelbild: iStock.com/gorodenkoff