Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (PDF)

Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 01 | Interview zur Interpretierbarkeit von künstlicher Intelligenz (PDF)

In diesem Interview werden wir das Thema „Die Interpretierbarkeit“ von KI-Modellen erkunden. Christoph Molnar ist ein angesehener Experte rund um unser heutiges Thema und Autor des Buches „Interpretable Machine Learning, A Guide for Making Black Box Models Explainable“. Wir werden mit Christoph über die Bedeutung der Interpretierbarkeit von KI-Modellen sprechen, die mittlerweile in vielen Anwendungen von KI eine entscheidende Rolle spielt.

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Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Marc Feger

AI, Artificial Intelligence, Black Box, Christoph Molnar, Informatik, Interpretable AI, Interpretierbarkeit, KI, KI-Modell, ML, Machine Learning, SHAP, SHapley Additive exPlanations, Technologie, eLearning, künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, überwachtes Lernen

Lernressource	Kurs, Text
Lizenz	CC BY 4.0
Zusätzliche Lizenzinformationen	Das Material ist Bestandteil vom KI-Campus Kurs "KI für Alle 2: Verstehen, Bewerten, Reflektieren". Gefördert durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt sowie durch das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen.
Sprache	Deutsch

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