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Daten sind der essenzielle Rohstoff sowohl für KI-Systeme, die allein für eine spezifische Aufgabe trainiert werden, als auch für große Foundation Models, die riesige Mengen an Daten verarbeiten. Im Entwurf für den EU AI Act wird gefordert, dass die Trainings-, Eingabe- und Ausgabedaten von KI-Systemen relevant, repräsentativ, fehlerfrei und vollständig sein müssen. Ziel dieses Workshops ist es zu verstehen, welche die Merkmale von qualitativen qualitative Daten sindauszeichnen, wie Datenqualität verbessert werden kann und wie sie die Verlässlichkeit und Fairness von KI-Systemen beeinflusst.
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