Die meisten Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) basieren auf komplexen Abbildungen und bieten dadurch keine Möglichkeiten, die Funktionsweise der Modelle nachzuvollziehen oder externes Wissen durch Expertinnen und Experten zu integrieren. Aufgrund solcher Black-Box-Eigenschaften können diese Modelle nur schwer überprüft werden und sind deshalb für viele Anwendungsfelder z. B. im Finanzsektor oder im Gesundheitswesen ungeeignet.
Patrick Zschech liefert in seinem Vortrag einen Überblick über aktuelle Entwicklungen im Bereich White-Box-AI. Dabei demonstriert er, dass moderne KI-Modelle nicht zwangsweise undurchsichtig sein müssen und dennoch in der Lage sein können, konkurrenzfähige Prognosequalitäten zu erreichen.
Eine Kooperation des Neuen Museum Nürnberg mit der WiSo Nürnberg.
Weitere Impressionen der Veranstaltung finden Sie hier.
Die meisten Modelle der künstlichen Intelligenz (KI) basieren auf komplexen Abbildungen und bieten dadurch keine Möglichkeiten, die Funktionsweise der Modelle nachzuvollziehen oder externes Wissen durch Expertinnen und Experten zu integrieren. Aufgrund solcher Black-Box-Eigenschaften können diese Modelle nur schwer überprüft werden und sind deshalb für viele Anwendungsfelder z. B. im Finanzsektor oder im Gesundheitswesen ungeeignet.
Patrick Zschech liefert in seinem Vortrag einen Überblick über aktuelle Entwicklungen im Bereich White-Box-AI. Dabei demonstriert er, dass moderne KI-Modelle nicht zwangsweise undurchsichtig sein müssen und dennoch in der Lage sein können, konkurrenzfähige Prognosequalitäten zu erreichen.
Eine Kooperation des Neuen Museum Nürnberg mit der WiSo Nürnberg.
Weitere Impressionen der Veranstaltung finden Sie hier.