XAI-Anforderungen je nach Branche

Stell dir vor, du berätst verschiedene Branchen zu XAI, vom Gesundheitswesen über den Finanzsektor bis zum Einzelhandel.

Gesundheitswesen: Es geht darum, Nebenwirkungen und die Wirksamkeit von Medikamenten für verschiedene Patienten anhand komplexer Daten vorherzusagen, um Behandlungen zu personalisieren. Finanzwesen: Das Kreditrisiko von Darlehensbewerbern wird unter Berücksichtigung ihrer finanziellen Vergangenheit und aktueller Trends bewertet, wobei die Transparenz der Entscheidungen sichergestellt sein muss. Einzelhandel: Kundendaten werden genutzt, um personalisierte Werbung zu optimieren und mit klaren Strategieerklärungen die Kundeninteraktionen und den Umsatz zu steigern.

Die Bedeutung von Transparenz und Interpretierbarkeit gemäß den XAI-Grundsätzen variiert je nach Branchenkontext und den verschiedenen Zielgruppen. Überlege dir, welche Auswirkungen die Erklärbarkeit von KI auf die Entscheidungsprozesse in den einzelnen Bereichen hat.

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Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

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Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

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Dieses Kapitel widmet sich den Grundlagen und betont die Bedeutung von XAI bei der Stärkung der Transparenz, Interpretierbarkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen. Es wird das Potenzial von KI bei der Vorhersage und der Generierung von Inhalten untersucht und die Notwendigkeit klarer Entscheidungsprozesse unterstrichen. Zudem werden Methoden vorgestellt, um komplexe KI-Modelle für ein breites Publikum verständlicher zu machen.

Exercise 1: Bedeutung von erklärbarer KI Exercise 2: Transparenz oder Interpretierbarkeit Exercise 3: Interpretierbare Szenarien Exercise 4: Zielsetzungen von XAI Exercise 5: Formalitäten von XAI Exercise 6: Die Grundlagen von XAI Exercise 7: Genauigkeit und Interpretierbarkeit Exercise 8: Kommunikation rund um XAI Exercise 9: Zielgruppensegmentierung Exercise 10: Balance zwischen Genauigkeit und Einfachheit

Dieses Kapitel untersucht XAI-Techniken und kategorisiert sie in modellspezifische, modellunabhängige, lokale und globale Methoden, um KI-Entscheidungen zu erklären. Es werden die Regression und Klassifikation für modellspezifische Erkenntnisse erörtert und SHAP sowie LIME vorgestellt, um Blackbox-Modelle zu interpretieren. Außerdem geht es um die Komplexität von großen Sprachmodellen (LLMs) und die Notwendigkeit von Transparenz in ihren Entscheidungsprozessen.

Exercise 1: XAI-Techniken Exercise 2: Lokal oder global Exercise 3: Modellspezifisch oder modellunabhängig Exercise 4: Modellspezifische Erklärungen Exercise 5: Analogien für Regression und Klassifikation Exercise 6: Blackbox-Modelle in der Entscheidungsfindung Exercise 7: Modellunabhängige Erklärungen Exercise 8: SHAP, LIME oder beides?Exercise 9: Die Rolle von SHAP und LIME bei XAI Exercise 10: Erklärbarkeit von LLMs Exercise 11: LLMs verstehen Exercise 12: Schlussfolgerungen von LLMs

Dieses Kapitel untersucht die transformative Wirkung von XAI, durch die KI in verschiedenen Bereichen zugänglicher und benutzerfreundlicher wird. Indem Erklärbarkeit von Anfang an integriert wird, ist sichergestellt, dass KI-Systeme transparent sind, was das Vertrauen fördert und eine engere Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen ermöglicht. Fallbeispiele aus der Praxis zeigen, wie XAI komplexe KI-Entscheidungen entmystifiziert und es Nutzern mit unterschiedlichem technischem Hintergrund ermöglicht, KI-Einsichten für fundiertere Entscheidungen zu nutzen.

Exercise 1: Anpassung von KI an Benutzer Exercise 2: XAI für Endnutzer Exercise 3: Risiken durch Ausschluss von Endnutzern Exercise 4: XAI von Anfang an Exercise 5: Überprüfung von Stellenbewerbern Exercise 6: Realisierung von XAI im Design Exercise 7: XAI beim Onlinelernen Exercise 8: XAI in Aktion Exercise 9: XAI-Anforderungen je nach Branche

Aktuelle Übung

Exercise 10: Vertrauen in das KI-System Exercise 11: Zukunft von XAI Exercise 12: Disziplinübergreifende XAI Exercise 13: Proaktive Entwicklung und Bereitstellung Exercise 14: Zusammenfassung