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Was hast du gelernt? Wie Erklärbare KI uns hilft, Neuronale Netze besser zu verstehen. [Keynote]

Die wissenschaftlichen Veröffentlichungen, die das Schlüsselwort „Artificial Intelligence“ beinhalten, haben sich seit dem Jahr 2012 mehr als verzehnfacht. Viele der heutigen KI Anwendungen verwenden Tiefe Neuronale Netze. Diese werden aufgrund ihrer Komplexität und der daraus resultierenden Undurchsichtigkeit „Black Boxes“ genannt.

Für Menschen ist nicht nachvollziehbar, was Neuronale Netze gelernt haben und wie sie zu ihren Entscheidungen kommen. Menschenzentrierte KI setzt hier an: Sie hat es sich zum Ziel gemacht, KI am Menschen zu orientieren, sie nachvollziehbar und begreifbar zu machen. Im Vortrag wird dieses Schlagwort mit Leben gefüllt und erklärt, was mit unseren Vorstellungen und Erwartungen passiert, wenn sich KI plötzlich selbst erklärt.

Vorkenntnisse

Keine besonderen Vorkenntnisse erforderlich

Lernziele

Verständnis dafür, wie sich Machine Learning am Menschen orientieren kann

Speaker

 

Katharina Weitz
Katharina Weitz absolvierte eine Ausbildung zur staatlich anerkannten Erzieherin und war mehrere Jahre in diesem Beruf tätig, bevor sie an der Universität Bamberg Informatik und Psychologie studierte. Seit 2018 arbeitet sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Menschzentrierte Künstliche Intelligenz der Universität Augsburg. In ihrer Arbeit beschäftigt sie sich mit der Erforschung Erklärbarer Künstlicher Intelligenz. Hier untersucht sie, ob und wie Erklärungen die Vorstellungen und Erwartungen von Menschen gegenüber KI verändern. Neben ihrer Forschungstätigkeit ist ihr die Vermittlung von Wissenschaftserkenntnissen an eine breite Öffentlichkeit ein großes Anliegen. So hat sie neben Science Slams, Vorträgen und Workshops bereits mehrere Bücher veröffentlicht, in denen sie anschaulich und spielerisch grundlegendes Wissen über Informatik und KI an Menschen vermittelt.

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