Künstliche Intelligenz
Grundlagenkurs: von der Statistik zur KI-Absicherung
Verstehen, bewerten und absichern: KI‑Modelle im Praxistest
Seminar-Nr.: 10506011
Der Nutzen im Überblick
Ob Medizin, Dienstleistungen oder Industrie – es gibt kaum eine Branche, die nicht von den Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz (KI) profitiert. Aber je stärker KI in die täglichen Abläufe von Unternehmen integriert wird, desto drängender stellt sich die Frage: Wie können diese Systeme sinnvoll überwacht und abgesichert werden?
Das Herz eines jeden KI-Systems ist ein Modell, das mithilfe maschinellen Lernens erzeugt wird. In diesem Seminar zur KI-Absicherung erhalten Sie ein solides Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens. Sie erfahren, wie statistische Verzerrungen („Bias“) bei der Datenerhebung, beim Modelltraining und im Betrieb Ihre KI-Systeme beeinflussen und wie Sie diese vermeiden können. Die Inhalte dieses Trainings ermöglichen es Ihnen, Ihre KI-Modelle zu optimieren und eine bessere Erklärbarkeit Ihrer KI-Systeme zu erreichen.
Anhand praxisnaher Beispiele lernen Sie:
- Kennzahlen zur Bewertung und Optimierung von KI‑Modellen anzuwenden,
- Transparenz zu schaffen und dem „Blackbox‑Effekt“ vorzubeugen,
- Unzulänglichkeiten bestehender Modelle zu identifizieren und zielgerichtet zu beheben,
- KI‑Systeme und Datensätze effektiv zu testen und zu validieren,
- Verzerrungen systematisch zu vermeiden und das Risiko im Betrieb zu senken,
- mithilfe von Statistik und Kenngrößen bessere Designentscheidungen für Ihre Modelle zu treffen.
Dieses Training stärkt Ihre Fähigkeit, robuste, nachvollziehbare und qualitativ hochwertige Machine‑Learning‑Modelle zu entwickeln. Nutzen Sie das Wissen zur KI-Absicherung, um Ihre Projekte erfolgreich in Ihren Arbeitsalltag zu integrieren und praxisgerecht umzusetzen.
Der Nutzen im Überblick
Ob Medizin, Dienstleistungen oder Industrie – es gibt kaum eine Branche, die nicht von den Fortschritten in der Künstlichen Intelligenz (KI) profitiert. Aber je stärker KI in die täglichen Abläufe von Unternehmen integriert wird, desto drängender stellt sich die Frage: Wie können diese Systeme sinnvoll überwacht und abgesichert werden?
Das Herz eines jeden KI-Systems ist ein Modell, das mithilfe maschinellen Lernens erzeugt wird. In diesem Seminar zur KI-Absicherung erhalten Sie ein solides Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens. Sie erfahren, wie statistische Verzerrungen („Bias“) bei der Datenerhebung, beim Modelltraining und im Betrieb Ihre KI-Systeme beeinflussen und wie Sie diese vermeiden können. Die Inhalte dieses Trainings ermöglichen es Ihnen, Ihre KI-Modelle zu optimieren und eine bessere Erklärbarkeit Ihrer KI-Systeme zu erreichen.
Anhand praxisnaher Beispiele lernen Sie:
- Kennzahlen zur Bewertung und Optimierung von KI‑Modellen anzuwenden,
- Transparenz zu schaffen und dem „Blackbox‑Effekt“ vorzubeugen,
- Unzulänglichkeiten bestehender Modelle zu identifizieren und zielgerichtet zu beheben,
- KI‑Systeme und Datensätze effektiv zu testen und zu validieren,
- Verzerrungen systematisch zu vermeiden und das Risiko im Betrieb zu senken,
- mithilfe von Statistik und Kenngrößen bessere Designentscheidungen für Ihre Modelle zu treffen.
Dieses Training stärkt Ihre Fähigkeit, robuste, nachvollziehbare und qualitativ hochwertige Machine‑Learning‑Modelle zu entwickeln. Nutzen Sie das Wissen zur KI-Absicherung, um Ihre Projekte erfolgreich in Ihren Arbeitsalltag zu integrieren und praxisgerecht umzusetzen.
Seminarinhalt
Grundlagen des maschinellen Lernens
- Mathematische Grundlagen des maschinellen Lernens
- Auswahl und statistische Bewertung von Trainingsdaten
- Praktische Beispiele zur Bewertung von Datensätzen
- Übersicht über gängige Methoden des maschinellen Lernens
Eignung von Machine-Learning-Modellen
- Erklärbarkeit von Modellen und der Blackbox-Effekt
- Kenngrößen und „Benchmarks“ zur Bewertung von Machine-Learning-Modellen
- Hypothesentests und Varianzanalyse zur Analyse statistischer Verzerrungen („Bias“)
- Anwendungsfälle und „Best Practices“ für maschinelles Lernen
Überwachung im laufenden Betrieb
- Hosting und Sicherheit von Machine-Learning-Modellen
- Veränderung des Nutzerverhaltens (Bestätigungsbias)
- Verschlechterung über Laufzeit („Model Drift“)
Ausblick auf die zukünftige Entwicklung
- Low Code / No-Code-Werkzeuge
- Chatbots und generative KI
- Kaggle und Hugging Face: Communities für „Machine Learning“
Wir setzen ausschließlich browserbasierte Tools ein. Es sind somit keine Installationen im Vorfeld notwendig.
Zur Teilnahme an unseren digitalen Angeboten benötigen Sie:
- eine Internetverbindung mit mind. 6000er-DSL-Leitung. Wir empfehlen die Nutzung eines LAN-Kabels.
- einen aktuellen Webbrowser (Google Chrome, Firefox, Edge). Bitte beachten Sie, dass eine Teilnahme über den Internet Explorer nicht möglich ist und dass wir bei der Nutzung des Safari-Browsers eine einwandfreie Funktion nicht garantieren können.
- ein (eigenes) audiofähiges Endgerät (PC oder Laptop) mit Lautsprecher/Kopfhörer, Mikrofon und Webcam. Bei der Nutzung von Tablets empfehlen wir Android-Geräte.
Grundlagen der Statistik und Mathematik sind bei dieser Veranstaltung hilfreich.
Bitte bringen Sie bei einem Präsenztermin Ihren Laptop mit.
Seminar-Nr.: 10506011
Grundlagenkurs: von der Statistik zur KI-Absicherung