Dieser Kurs fokussiert sich auf “interaktives Maschinelles Lernen” (iML). Wir definieren iML als Maschinelles Lernen bei dem der Mensch als zentraler Teil, interaktiv an verschiedenen Stellen in den Lernprozesses eingreift. Er überwacht dabei die Ergebnisse der Maschine und liefert Eingaben und Korrekturen um den Lernprozess zu verbessern. Während traditionelle ML Systeme menschliche Eingaben auf das Bereitstellen von Annotationen beschränken, beschäftigt sich iML damit Interaktionsdesign Richtlinien für ML Systeme zu erschaffen, und neue Methoden zu entwickeln menschliche Expertise in den ML Prozess einfließen zu lassen.
Dadurch werden Systeme transparenter und nachvollziehbarer, was sich mit dem aktuell aufstrebenden Forschungstrend der “explainable AI” (XAI) überschneidet.
Der Kurs besteht aus mehreren praktischen Hands-on Projekten und einer Einführung in verschiedene Themen rund um das Thema “interactive Machine Learning”.
Grundkenntnisse in Python sind erwünscht.
Die Veranstaltung findet in Raum 2026N statt.
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