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#41134 / #1

Seit WiSe 2023/24

Deutsch

Responsible Artificial Intelligence

6

Samek, Wojciech

Benotet

Schriftliche Prüfung

Deutsch

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik

34352800 FG Maschinelles Lernen und Kommunikation

Keine Angabe

Kontakt


EN 16

Samek, Wojciech

wojciech.samek@hhi.fraunhofer.de

Lernergebnisse

Die Studierenden dieses Moduls erwerben Kenntnisse über die Grenzen moderner Systeme der künstlichen Intelligenz im Hinblick auf Kriterien wie Erklärbarkeit, Robustheit, Vertrauenswürdigkeit und Fairness. Sie werden praktische Anwendungsfälle von KI untersuchen, bei denen diese Grenzen ein großes Problem darstellen, und lernen neu entwickelte Methoden zur Überwindung dieser Grenzen kennen. Am Ende des Moduls werden die Studierenden eine klare Vorstellung davon haben, wo wir derzeit in der KI-Forschung und -Entwicklung stehen und was (methodenseitig) noch getan werden muss, um einen verantwortungsvollen KI-Einsatz in der Zukunft sicherzustellen.

Lehrinhalte

Der Kurs vermittelt die methodischen Grundlagen der Responsible Artificial Intelligence. Ein großer Schwerpunkt des Kurses wird auf Erklärungsmethoden liegen, also Techniken, die als Brücke zwischen dem Menschen und der Black-Box-KI fungieren, indem sie die Funktionsweise der KI und die Basis für ihre Vorhersagen transparent machen. Der Kurs behandelt verschiedene Arten von Erklärungsmethoden und diskutiert ihre Vor- und Nachteile sowie ihre theoretischen Grundlagen. Darüber hinaus behandelt der Kurs verschiedene verantwortungsvolle KI-bezogene Themen wie: • Robustheit, Zuverlässigkeit und Generalisierbarkeit maschineller Lernmodelle • Privatsphäre schützendes maschinelles Lernen • KI-Benchmarking, Auditierung und Zertifizierung • Bias und Fairness

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Responsible Artificial Intelligence IVLWiSeen2
Responsible Artificial Intelligence IIVLSoSeen2

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Responsible Artificial Intelligence I (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)

Responsible Artificial Intelligence II (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

In den jeweils 2-stündigen Vorlesungen wird das vom Dozenten zusammengestellte Wissen im Frontalunterricht vorgestellt, diskutiert und mit Beispielen erläutert. Die Vorlesungen finden im wöchentlichen Rhythmus statt.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Die im Modul angebotenen Lehrveranstaltungen setzen grundlegende Kenntnisse des Maschinellen Lernens voraus,

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Schriftliche Prüfung

Sprache(n)

Englisch

Dauer/Umfang

120 Minuten

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
2 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Die Anmeldung erfolgt über QISPOS.

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)124WiSe 2023/24SoSe 2025
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)120WiSe 2023/24SoSe 2025
Elektrotechnik (M. Sc.)112WiSe 2023/24SoSe 2025
ICT Innovation (M. Sc.)18WiSe 2023/24SoSe 2025
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)14WiSe 2023/24SoSe 2025
Medieninformatik (M. Sc.)18WiSe 2023/24SoSe 2025

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe