Schritt für Schritt zur Erklärbaren KI
Immer mehr Anwender:innen interagieren mit komplexen KI-Systemen, deren Entscheidungswege und -gründe ihnen verborgen bleiben. Sich einer "Black Box" gegenüber zu sehen, birgt erhebliches Frustrationspotenzial und führt zu einem Mangel an Akzeptanz.
Methoden der Erklärbaren KI (Explainable AI, kurz: XAI) versprechen, Abhilfe zu schaffen und durch automatisiert erzeugte Erklärungen Menschen einen selbstbestimmten und zielführenden Umgang mit KI-Systemen zu ermöglichen.
In der Praxis erweist sich die Entwicklung von Erklärkomponenten als große Herausforderung, da technische und fachliche Anforderungen erfüllt und die Bedürfnisse der Nutzer:innen nicht aus den Augen verloren werden dürfen.
Vorkenntnisse
Die Teilnehmenden sollten mit den grundlegenden Konzepten des Machine Learning vertraut sein (Training von Modellen aus Daten sowie ihr Einsatz zum Erzeugen von Entscheidungen, Empfehlungen und Prognosen). Vorkenntnisse im Bereich Erklärbare KI oder Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Lernziele
Dieser Workshop vermittelt Teilnehmenden einen umfassenden Überblick über Methoden und Anwendungsmöglichkeiten Erklärbarer KI. Sie lernen interaktiv ein strukturiertes Vorgehen zur Identifikation von Anwendungsfeldern und der Entwicklung von Erklärkomponenten für KI-Systeme kennen, das sie anschließend bei der Konzeption, Steuerung und Umsetzung eigener Entwicklungsvorhaben anwenden können.