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19.12.2024

Workshop "Transparency in AI" am IQZ Kaiserslautern

Der IQZ-Workshop "Transparency in AI: From Bias Awareness to Documentation Practices" am IQZ Kaiserslautern eröffnet eine Workshopreihe zur Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen. In einer Zeit, in der KI zunehmend in kritischen Bereichen wie der Medizin zum Einsatz kommt, stellen unentdeckte Entscheidungsverzerrungen (Biases) eines der größten Hindernisse für deren sichere Nutzung dar. Die europäische KI-Verordnung reagiert darauf mit umfassenden Transparenzanforderungen für KI-Anbieter. Doch nicht nur Entwickler:innen sind gefordert – auch Anwender:innen profitieren von einem fundierten Verständnis für Transparenzaspekte bei der Auswahl und Integration von KI-Lösungen. Dieser Workshop bietet einen praxisorientierten Einstieg und vermittelt Best Practices für die sichere Implementierung und Dokumentation von KI-Systemen.

Was Sie erwartet:

  • Fundierte Einblicke in Chancen und Herausforderungen der KI-Dokumentation

  • Best Practices für die Implementierung und Auswahl vertrauenswürdiger KI-Systeme

  • Aktuelles zu Transparenzanforderungen der europäischen KI-Verordnung

  • Strategien zur Erkennung und Handhabung von Bias in KI-Systemen

Der Workshop wird in englischer Sprache durchgeführt. Die Teilnahme ist kostenfrei.  

Details der Veranstaltung: 

  • Zeit: 30. Januar 2025, 13:45 – 17:30 Uhr 

  • Ort: Innovations & Qualitätszentrum, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, Trippstadter Str. 122, 67663 Kaiserslautern 

  • Zielgruppe: Führungskräfte, Unternehmer:innen sowie KI-Entwickler:innen und -Anwender:innen aus der Industrie

  • Sprecher:innen: Jana Fehr (Berlin Institute of Health at Charité), Ludger van Elst, David Dembinsky, Hiba Najar (alle DFKI Kaiserslautern)

Agenda

01

TAI 101: A Brief Introduction to Trustworthy AI

  • Trustworthy AI Basics: Building a Common Ground

02

AI Transparency for Trustworthiness

  • Unmasking Bias: Dangers & Pitfalls

  • Exploring the Meaning of AI Transparency

  • Best Practices for Transparent AI through Documentation

  • Effective AI Documentation – State-of-the-Art

03

Transparency Beyond Documentation

  • Overview on Challenges & Opportunities of Explainable AI

  • Importance of Quality Metrics

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