Unterthema: CSS
CSS im Kontext der Künstlichen Intelligenz steht für „Counterfactual Shape Space“. Der Begriff wird in der Regel im Bereich der Erklärbarkeit von KI-Modellen verwendet, insbesondere in der Bildverarbeitung und im maschinellen Lernen. Counterfactual Explainability ist ein Teilbereich der Erklärbaren Künstlichen Intelligenz (Explainable AI, XAI), der sich mit dem Verständnis und der Interpretation von Modellergebnissen befasst. CSS bezieht sich auf die Methode, alternative Szenarien oder „counterfactuals“ zu generieren, die zeigen, wie das Modell auf verschiedene Daten reagieren würde. Dieser Ansatz hilft dabei, die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen nachvollziehbar und nachvollziehbarer zu machen, indem er untersucht, wie kleine Änderungen in den Eingabedaten die Modellvorhersagen beeinflussen. Durch die Implementierung von CSS können die Schlüsselmerkmale identifiziert werden, die zu bestimmten Entscheidungen führen, was wiederum das Vertrauen in KI-Modelle stärkt.
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Kurse und Trainings, die sich mit Themen wie Counterfactual Shape Space und verwandten Bereichen der erklärbaren KI beschäftigen, sind typischerweise für Data Scientists, Maschinenlern-Ingenieure und Fachleute, die im Bereich der datengetriebenen Entscheidungsfindung tätig sind, konzipiert. Diese Kurse könnten Module über grundlegende Konzepte der erklärbaren KI, Techniken zur Generierung von Counterfactuals, praktische Anwendungen sowie die Implementierung von CSS in gängigen Machine-Learning-Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch umfassen. Häufig sind auch Praxisprojekte Teil des Lehrplans, um den Teilnehmern die Möglichkeit zu geben, erlernte Techniken anzuwenden und zu experimentieren. Zielgruppen für solche Kurse könnten sowohl Einsteiger, die ein grundlegendes Verständnis für erklärbare KI und deren Methoden entwickeln möchten, als auch Fortgeschrittene, die ihre Kenntnisse spezialisieren und vertiefen wollen, umfassen. Schließlich richten sich diese Kurse auch an Entscheidungsträger und Geschäftsanalysten, die ein fundiertes Verständnis der technischen Zusammenhänge benötigen, um fundierte Entscheidungen bezüglich der Integration von KI-Technologien in ihre Geschäftsprozesse zu treffen.