Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (PDF)

Kurs: Explainable, Hybrid, Robust AI | 03 | Taxonomie von Methoden zur Interpretierbarkeit (PDF)

Da wir bereits die wichtige Rolle der interpretierbaren KI in unseren vorherigen Diskussionen besprochen haben, werden wir heute in die faszinierenden Details ihrer Taxonomie eintauchen – das „Wie“ hinter den Mechanismen, die KI-Entscheidungen verständlich machen.

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Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Marc Feger

AI, Artificial Intelligence, Entscheidungsbaum, Entscheidungsfindung, Informatik, Interpretationsmethoden, KI, KI-Modell, Taxonomie, Technologie, eLearning, globale Interpretierbarkeit, intrinsische Interpretierbarkeit, künstliche Intelligenz, lokale Interpretierbarkeit, post-hoc Interpretierbarkeit

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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