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Lehre

Vorlesung: Trustworthy Machine Learning

SoSe 2022

Maschinelle Lernalgorithmen finden zunehmend breite Anwendung in verschiedensten insbesondere auch sicherheitskritischen Anwendungsbereichen, doch die Qualität dieser Algorithmen wird in den seltensten Fällen systematisch untersucht. Der Schwerpunkt dieser Veranstaltung liegt auf verschiedensten Qualitätsdimensionen für maschinelle Lernalgorithmen, insbesondere tiefe neuronale Netzwerke, angefangen von der Messung der Leistungsfähigkeit, über Interpretierbarkeit/Erklärbarkeit (XAI), Robustheit (adversarial robustness, Robustheit gegen Störung im Input), Unsicherheitsquantifizierung, Distribution Shift, Domain Adaptation, Fairness/Bias bis hin zu Privacy. Die Methoden werden in der Vorlesung theoretisch eingeführt und in den Übungen praktisch implementiert und angewendet. Inhaltliche Voraussetzungen sind grundlegende theoretische Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, praktische Programmierkenntnisse in Python und im Idealfall Grundkenntnisse im Training tiefer neuronaler Netzwerke.

Seminar: Aktuelle Themen der Künstlichen Intelligenz mit Anwendungen in der Medizin

SoSe 2022

In diesem Seminar sollen aktuelle Publikationen/Themen im Bereich des Maschinellen Lernens behandelt werden mit besonderem Augenmerk auf Anwendungen im Bereich Gesundheitsdaten. Dabei sollen sowohl Bereiche mit hohem methodischen Fokus (wie z.B. self-supervised learning, Qualitätskriterien wie Interpretierbarkeit/Unsicherheitsquantifizierung) als auch medizinische Anwendungsthemen abgedeckt werden.

(Stand: 21.06.2022)