Artificial Intelligence 2
wv.ai2-en.p_zh, 24 Lektionen in FS2026
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Und 12 weitere. Alle im Stundenplan
Modulbeschreibung 19HS
AI2 erweitert AI1 in zweierlei Hinsicht: (a) Wir untersuchen, wie sich KI auf unser Leben auswirkt: Wie kann ethisches Verhalten implementiert werden, ausgehend vom Konzept und den Methoden der algorithmischen Fairness? (b) Wir untersuchen, wie generellere Problemlösungsmethoden auf der Grundlage neuartiger Prinzipien von Deep Learning entwickelt werden.
- ECTS
- 4
- Institut
- 51415: T CAI
- Verantwortung
- Stadelmann Thilo
- Sprache
- ( ) Deutsch (X) Englisch
Modulinhalte
Teil A (7 Wochen): Faire KI-Systeme entwickeln Als eine der wichtigsten ethischen Herausforderungen von KI-Systemen untersuchen wir das Problem der algorithmischen Fairness: KI-Systeme treffen oft Entscheidungen, die sich auf das Leben der Menschen auswirken. Diese Entscheidungen beruhen auf erlernten Mustern aus historischen Daten und sind für die Erfüllung einer bestimmten Aufgabe optimiert. KI-Systeme entscheiden zum Beispiel, wer zu einem Vorstellungsgespräch zugelassen wird, indem sie vorhersagen, wie erfolgreich der Kandidat anschließend in dem Job sein wird. Diese Vorhersage wird auf der Grundlage eines kurzen Videos getroffen, und das Vorhersagemodell wird anhand historischer Daten trainiert. In vielen Fällen hat sich gezeigt, dass solche Systeme zu unerwünschter Diskriminierung und sozialer Ungerechtigkeit führen, zum Beispiel zur systematischen Benachteiligung von Frauen. Wir untersuchen das Problem der algorithmischen Fairness systematisch, basierend auf modernen Ansätzen, die Ethik und Technologie miteinander verbinden. Die Studierenden lernen, die Fairness-Eigenschaften intelligenter Entscheidungsalgorithmen zu beurteilen, Fairness-Anforderungen formal zu definieren und diese in einer konkreten problemlösenden KI-Anwendung technisch umzusetzen. Dies verdeutlicht die ethische Verantwortung von KI-Entwicklern in Bezug auf einen wichtigen gesellschaftlichen Wert (Gerechtigkeit) und bietet ein praktisches Instrumentarium, wie man dieser Verantwortung gerecht werden kann. Wir erweitern diese Analyse ethischer Fragen der KI durch die Verwendung verschiedener Rahmenwerke für ethische KI, einschließlich der aktuellen europäischen Empfehlungen für ethische KI. Die erlernten Fähigkeiten sind für jeden verantwortungsvollen zukünftigen Entwickler von KI-Systemen unumgänglich. Teil B (7 Wochen): Auf dem Weg zu allgemeinerer KI Ausgehend von der architektonischen Idee der tiefen neuronalen Netze und der Deep-Learning-Methodik und ausgestattet mit dem Wissen über den KI-Werkzeugkasten (AI1) und die Entwicklung von fairen Systemen mit großer Wirkung (AI2 Teil A) werden Algorithmen und Modelle untersucht, die den Einsatz entsprechender Systeme in immer breiteren Anwendungsbereichen ermöglichen. Durch Vorlesungen, Praktika sowie eigene Recherchen und Beiträge im Seminar-Stil werden die Studierenden so in die Lage versetzt, modernste Ansätze und Methoden der KI zu verstehen und deren Einsatzmöglichkeiten für praktische Aufgabenstellungen zu beurteilen. Mögliche Inhalte sind u.a. (und ergänzen den Methodenbaukasten eines jeden angehenden Entwicklers von KI-Systemen um modernste Werkzeuge): Foundation Models wie Large Language Models (z.B. ChatGPT, Stabel Diffusion) Einsichten aus angrenzenden Disziplinen wie etwa den Neurowissenschaften
Voraussetzungen
AI1 erfolgreich absolviert (oder vergleichbares Vorwissen)
Versionen
- 19HSt.BA.WV.AI2-EN.19HS