In diesem Workshop werden die Teilnehmer:innen die Möglichkeit haben, einen umfassenden Einblick in die Herausforderungen und Lösungsansätze im Bereich der sicheren KI in der Industrie zu erhalten. Sie werden lernen, wie man KI-Systeme so entwickelt und einsetzt, dass sie sicher und vertrauenswürdig sind, insbesondere im Hinblick auf Datenschutz und Datenschutzverletzungen. Die Teilnehmer:innen werden praktische Erfahrungen mit Methoden zur Überwachung und Risikobewertung von KI-Systemen sammeln, wie z.B. Bias Detection, Explainability und Fairness. Sie werden sich mit modernen Datenschutz-Technologien wie Differential Privacy und Federated Learning auseinandersetzen.
Ein weiterer Aspekt liegt auf der Modellierung von Unsicherheiten in KI-Systemen und wie diese erkannt und behandelt werden können.

+ Definition und Herausforderung von KI-Sicherheit
+ Überwachung und Risikobewertung von KI-Systemen (Bias Detection, Data drift, Explainability, Fairness)
+ Unsicherheitsmodellierung (Aleatorische und epistemische Unsicherheit)
+ Datenschutz Technologie (Differential Privacy, Federated Learning)

Die Kernthemen des Workshops werden jeweils durch eine theoretische Lerneinheit und einem praktischen Umsetzungsbeispiel vermittelt. Da neben der theoretischen Komplexität der Ansätze auch die Komplexität der Umsetzung eine große Rolle spielt, geben die Umsetzungsbeispiele gleichzeitig einen Leitfaden mit dessen Hilfe eigene Umsetzungen gelingen.

Minimum: 7 Teilnehmer

Kenntnisse in der Anwendung von Deep Learning Algorithmen werden vorausgesetzt.

Dieser Workshop wird organisiert und begleitet von Prof. Dr. Christopher Knievel

2 Tage in Präsenz

1.650,00 Euro pro Teilnehmer:in (MwSt-frei)

Konstanz, Präsenzseminar

Lake Constance Graduate School gGmbH
Alfred-Wachtel-Str. 8
78462 Konstanz

lcgs@htwg-konstanz.de

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