Künstliche Intelligenz: Trainingsdaten müssen gut, fair und ausgewogen sein via presseportal_ch ots news Medienmitteilung
Wie kann beim Einsatz Künstlicher Intelligenz gewährleistet werden, dass nicht nur die Datenqualität stimmt, sondern auch ethische und juristische Anforderungen erfüllt werden? In diese Problematik maschinellen Lernens führt ein kostenloser Onlinekurs ein, der am 19. April auf openHPI, der offenen Bildungsplattform des Hasso-Plattner-Instituts, startet. Geleitet wird er von HPI-Professor Felix Naumann und drei anderen Fachleuten: Medienethikerin Dr.
Zusammen mit den anderen Kursleitern will der Potsdamer Informatikwissenschaftler aufzeigen, dass auch die rechtlichen Vorgaben für Test-, Validierungs- und Trainingsdaten im maschinellen Lernen sowie deren Umsetzung in Normen und Standards noch"weitgehend ungeklärt" sind. Die vier Dozenten des openHPI-Onlinekurses forschen im Rahmen des vom Bundesarbeitsministerium geförderten Projektsgemeinsam an dem Thema KI und Datenqualität.
Für die Nutzung von Lehrvideos, Selbsttests, Hausaufgaben und Prüfungen sowie den Austausch im Kursforum sollten die Teilnehmenden einen Zeitaufwand von bis zu fünf Stunden pro Woche kalkulieren, rät Naumann. Besondere technische Vorkenntnisse bräuchten Interessierte nicht mitzubringen, denn relevante Grundlagen des maschinellen Lernens würden in der Einführung erläutert.
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