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Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (MP4)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 06 | Diskussion zur Interpretierbarkeit von KI (MP4)

Willkommen zu unserem heutigen Video, in dem wir anhand des praktischen Beispiels der Kreditvergabe die konkrete Anwendbarkeit von „Explainable AI“

Video: Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)

Generative Modelle | 05 | Geschützte Trainingsdaten (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns mit der Problematik von geschützten Trainingsdaten: Darf ich eigentlich urheberrechtlich geschützte

Video: Generative Modelle | 05 | Urheberschaft bei generativen KI-Erzeugnissen (MP4)

Generative Modelle | 05 | Urheberschaft bei generativen KI-Erzeugnissen (MP4)

Bei allen technischen Betrachtungen dürfen wir natürlich auch das deutsche Recht nicht vernachlässigen. In diesem Kapitel beschäftigen wir uns mit der

Video: KI und Ich | 02 | Ambiguitätstoleranz (MP4)

KI und Ich | 02 | Ambiguitätstoleranz (MP4)

Herzlich willkommen zu diesem Video. Wir schauen uns heute die sogenannte Ambiguitätstoleranz an. Wie im Eingangsvideo erläutert, betrachten wir in

Video: Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (MP4)

Woche 4 | Anwendungsbeispiele | Den Gorilla vor lauter Hypothesen nicht sehen (MP4)

In diesem Video widmen wir uns zunächst noch einmal dem arithmetischen Mittelwert und dem Median und veranschaulichen anhand von Beispielen, wann

Video: Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (MP4)

Woche 8 | Anwendungsbeispiele | Entscheidungsbäume und Fairness (MP4)

In diesem Video stellen wir das Forschungsprojekt "Responsible Academic Performance Prediction (RAPP)" aus der Informatik und den Sozialwissenschaften

Video: Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)

Bildklassifikation und Bildsegmentierung | 04 | Datenannotation (MP4)

Für Bildklassifikationen werden in der Regel überwachte Lernverfahren eingesetzt. Diese werden allerdings auf annotierten Daten, also auf Daten mit

Video: Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (MP4)

Clustering: vom Sortieren bis zum Explorieren | 04 | Evaluation und Interpretation Topic Models (MP4)

Du hast bereits die Evaluation von Clustering kennengelernt. In diesem Video widmen wir uns spezieller der Evaluation und Interpretation von

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 02 | Grundlagen der Datenbeschaffung (MP4)

Bevor wir damit beginnen können, unsere Daten fit fürs Training zu bekommen, brauchen wir erst einmal Daten. In diesem Video lernst du gute

Video: Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (MP4)

Datenbeschaffung und -aufbereitung | 04 | Konsistente Daten (MP4)

Dieses Kapitel beschäftigt sich mit dem Feature Engineering. Unter Feature Engineering verstehen wir alle Schritte im Datenaufbereitungsprozess, in

Video: Explainable, Hybrid, Robust AI | 05 | Kurzeinführung in SHAP (MP4)

Explainable, Hybrid, Robust AI | 05 | Kurzeinführung in SHAP (MP4)

Eine Herangehensweise im Umgang in der Interpretierbarkeit von KI-Methoden ist das sogenannte SHAP-Framework. SHAP steht dabei für SHapley Additive

Video: Generative Modelle | 06 | Sprechen mit GenAI – Prompt Engineering als Future Skill (MP4)

Generative Modelle | 06 | Sprechen mit GenAI – Prompt Engineering als Future Skill (MP4)

Mit dem Wissen um die Machart der Modelle und Anwendungen lässt sich nun wissend mit ihnen arbeiten. Im Laufe der letzten Jahre haben sich daher auch

Video: KI und Nachhaltigkeit | 05 | Nachhaltige KI: Lebenszyklus (MP4)

KI und Nachhaltigkeit | 05 | Nachhaltige KI: Lebenszyklus (MP4)

Herzlich willkommen zu unserem Video über die Nachhaltigkeit von KI-Systemen, ein Blick auf den Lebenszyklus einer KI. Wir haben uns im Video zum

Video: Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (MP4)

Mensch-KI-Interaktion | 02 | Menschen und Wahrscheinlichkeiten (MP4)

Zu Beginn dieses Themenblocks haben wir bereits darüber gesprochen, dass entscheidungsunterstützende KI-Systeme auch die aus “ihrer Sicht” beste

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 02 | Metriken für eine Klassifikation (MP4)

Du kennst jetzt die confusion matrix, anhand derer wir nun Maße zur Beurteilung der Prognosegenauigkeit ableiten können. In diesem Video lernst du

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 05 | Prognosemodelle und Evaluation (MP4)

In diesem Video verwenden wir nun unsere realen Daten, die wir bereits exploriert haben, um mit ihnen Modelle zur Prognose von Studienabbrüchen zu

Video: Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Prognosemodelle: Klassifikation und Regression | 06 | Diskussion zur Anwendung von Modellen zur Leistungsprognose (MP4)

Bisher haben wir uns mit eher technischen Themen (z. B. Verfahren, Evaluation) beschäftigt, die bei Prognosemodellen relevant sind. In diesem Video

Video: Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)

Woche 10 | Theorie | Einführung in neuronale Netze (MP4)

In diesem Video beschäftigen wir uns intensiver mit einem sehr beliebten Verfahren des Deep Learning, den neuronalen Netzwerken. Zum Einstieg

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