Inhalt
Kursübersicht – Details
Fachkurs: 23IF-T41 Ungerechte KI: Bias-Erkennung in Machine Learning-Anwendungen mit Python
Voraussetzungen: Python-Grundkenntnisse und Grundverständnis Machine Learning
Teilnehmerinnen: 15
Credit Point (ECTS): 0
Leistung für CP: -
Gesichtserkennung auf dem Smartphone und in Sicherheitskontrollen, durch künstliche Intelligenz generierte Bilder und so einiges mehr - Computer Vision-Modelle werden in immer mehr Bereichen unseres Lebens eingesetzt. Aber was ist, wenn das Smartphone People of Color nicht erkennt, weil das Modell größtenteils auf Bildern von weißen Menschen trainiert wurde? Oder wenn ein Bildgenerator es nicht schafft, eine weibliche CEO zu generieren, weil diese nicht in den Trainingsdaten vorkommt? Ungerechtigkeiten in Algorithmen können sich auf das Leben der Betroffenen auswirken.
In unserem Workshop beschäftigen wir uns anhand von Bild-Datensätzen mit dem Bias (Verzerrung), der in Machine Learning-Anwendungen auftreten kann. Der Kurs wird zu Beginn einen Überblick darüber geben, wie sich ein Bias äußert und wie in der Forschung damit umgegangen wird. Im Praxisteil des Kurses wird anhand von verschiedenen Algorithmen gezeigt, wie man einen Bias in Datensätzen erkennt und definiert. Letztendlich werden verschiedene potentielle Lösungen des Bias-Problems aufgezeigt: Wie kann man entweder seinen Trainings-Datensatz verbessern oder mit anderen Mitteln einem Bias entgegenwirken? Und wie lässt sich überprüfen, ob man damit erfolgreich war?
Am Ende dieses Workshops haben die Teilnehmerinnen konkrete Vorstellungen davon, wie sich ein Bias in Modellen äußern kann und zudem Handlungsstrategien erhalten, wie sie mit diesem umgehen können, auch über Bild-Datensätze hinaus.
Kategorie
- Tageskurs
Datum
28.07.2023
Ort
- Hochschule Furtwangen - Campus Furtwangen
- Furtwangen
DozentIn
- Tanja Herbst, M.A., scieneers GmbH, Hamburg
absolvierte an der Universität Hamburg einen Magister in Sinologie und VWL. Nach dem Studium arbeitete sie sieben Jahre in der Medien- und Reputationsanalyse mit Schwerpunkt auf Datenmodellierung und -visualisierung. Seit Oktober 2022 arbeitet sie bei der scieneers GmbH in Hamburg als Power BI Developerin in verschiedenen Kundenprojekten. Neben der Arbeit hat sie mehrere Weiterbildungen zu Machine Learning in Python absolviert.
- Florence López, M.Sc., scieneers GmbH, Köln
absolvierte an der Eberhard Karls Universität Tübingen erst den Bachelor in Kognitionswissenschaften und dann den Master in Informatik, mit einem Schwerpunkt auf Machine Learning und Deep Learning. Während der Masterarbeit in der Industrie beschäftigte sie sich mit der Quantisierung Neuronaler Netze, die für die Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen genutzt werden. Seit September 2020 arbeitet sie als Data Scientist bei scieneers in Karlsruhe und wirkte dort sowohl an einem non-profit Projekt über Citizen Science mit, als auch in verschiedenen Kundenprojekten zu Themen wie Predictive Maintenance und Produktionsüberwachung. Dabei ist es ihr wichtig, die Nachhaltigkeit und gesellschaftlichen Auswirkungen konzipierter Lösungen stets zu beachten, sowie neugierig und offen gegenüber neuen Technologien zu sein.
Sprache
Deutsch
Preis für Berufstätige
€ 135,00
Preis für Teilzeitkräfte bis 50%
€ 67,50
Ermäßigter Preis / Reduced price
€ 22,50
Preis für Berufstätige 20% Rabatt / Price for professionals (20% discount)
€ 108,00
Genaue Kurszeiten:
Fr 28.07.
09.00 - 10.30
11.00 - 12.30
14.00 - 15.30
16.00 - 17.30
Mögliche Zahlungsarten
- Zurzeit ist Zahlung nur per Rechnung möglich. / Payment possible only by invoice
Zielgruppen
- Arbeitssuchende
- Berufstätige
- Schülerinnen - Kursstufe
- Studentinnen
Veranstalter
- Netzwerk F.I.T (if)
Freie Plätze
10