Dauer:
1 Semester | Angebotsturnus:
Jedes Sommersemester | Leistungspunkte:
12 |
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester: - Master Artificial Intelligence 2023 (Pflicht), Künstliche Intelligenz, 3. und 4. Fachsemester
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Lehrveranstaltungen: - Human Centered AI (Übung, 1 SWS)
- Security und Privacy (Übung, 1 SWS)
- Security und Privacy (Vorlesung, 2 SWS)
- Human Centered AI (Vorlesung, 2 SWS)
- Philosophie und Ethik (Übung, 1 SWS)
- Philosophie und Ethik (Vorlesung, 1 SWS)
| Workload: - 90 Stunden E-Learning
- 90 Stunden Eigenständige Projektarbeit
- 180 Stunden Selbststudium
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Lehrinhalte: | - Philosophische und ethische Konzepte: Vertrauen / Autonomie / Privatheit / Fairness & Gerechtigkeit / Explizierbarkeit und Alignment
- Menschenzentrierte KI: Beliefs, Expectations and Intentions / Kognitive Modellierung / Verhaltensmodellierung / Benutzermodellierung / Personalisierung / Kognitive Architekturen / Menschengerechte Planung / Nachweislich nützliche KI
- Robustes und sicheres maschinelles Lernen: De-anonymization methods using machine learning models / Privacy-preserving machine learning methods / Verification of machine learned models (statistical Testing, Model Checking) / Black-Box-Methoden zur Extraktion von maschinellen Lernmodellen / Angriffe zur Manipulation von maschinellen Lernmodellen (Backdoors) / Härtung von maschinellen Lernmethoden gegen Manipulationsmethoden / Robuste maschinelle Lernmethoden gegen Manipulationsangriffe / Federated Learning
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Qualifikationsziele/Kompetenzen: - Für alle in den Kursinhalten unter den Gliederungspunkten aufgeführten Themen können die Studierenden die zentralen Ideen benennen, die jeweils relevanten Begriffe definieren und die Funktionsweise der zugehörigen Algorithmen anhand von Anwendungsbeispielen erklären.
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Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch: |
Modulverantwortlicher: Lehrende: |
Literatur: - S. Farrel, S. Lewandowsky: Computational Modeling of Cognition and Behavior - Cambridge University Press, 2018
- G. Marcus, E. Davis: Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust - Pantheon Books, 2019
- S.J. Russell: Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control - Penguin Books, 2020
- M.H. ur Rehman, M.M. Gaber: Federated Learning Systems: Towards Next-Generation AI - Springer, 2021
- C.S. Nam, J.-Y. Jung, S. Lee (Eds.): Human-Centered Artificial Intelligence: Research and Applications - Elsevier, 2022
- B. Ammanath: Trustworthy AI: A Business Guide for Navigating Trust and Ethics in AI - Wiley, 2022
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Sprache: - Wird nur auf Englisch angeboten
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Bemerkungen:Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine
Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Security & Privacy: Erfolgreiche Bearbeitung der Übungsblätter gemäß Vorgabe am Semesteranfang
Modulprüfung(en):
CS5076-L1: Portfolioprüfung Human-Centered Trustworthy AI mit insgesamt 100 Punkten, wie folgt aufgeteilt:
- 20 Punkte für ein Essay in Philosophie und Ethik
- 40 Punkte für ein Projekt in Human Centered AI
- 40 Punkte für eine Prüfung (mündlich oder schriftlich) in Security und Privacy |
Letzte Änderung: 7.4.2025 |
für die Ukraine