Übung: Übung zu Interactive Machine Learning for Healthcare Lab - Details

Übung: Übung zu Interactive Machine Learning for Healthcare Lab - Details

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Übung: Übung zu Interactive Machine Learning for Healthcare Lab
Veranstaltungsnummer INF-3017
Semester WS 2026/27
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 9
erwartete Teilnehmendenzahl 24
Heimateinrichtung Multimodale Mensch-Technik-Interaktion
Beteiligte Einrichtungen Fakultät für Angewandte Informatik
Veranstaltungstyp Übung in der Kategorie Lehre
Nächster Termin Dienstag, 13.10.26, 12:15 - 15:30 Uhr 2026N
Veranstaltung findet in Präsenz statt / hat Präsenz-Bestandteile Ja
Hauptunterrichtssprache englisch
ECTS-Punkte 8

Räume und Zeiten

2026N

  • Dienstag, 12:15 - 15:30, Wöchentlich (ab dem 13.10.26)

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

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.