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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 Merkmale qualitative Daten auszeichnen, wie Datenqualität verbessert werden kann und wie sie die Verlässlichkeit und Fairness von KI-Systemen beeinflusst.
Vorläufige Agenda:
10.00 - 10.10 Uhr | Willkommen und Rückblick auf den 1. und 2. Workshop | DIN, Fraunhofer IAIS |
10.10 - 11.00 Uhr | "Data Quality Pipeline for Foundation Models for Training and Serving with Use Case Open GPT-X" (1. Impulsvortrag) | Hammad Abdelwahab, Lennard Helmer, Fraunhofer IAIS |
11.00 - 11.10 Uhr | Pause | |
| 11.10 - 11.45 Uhr | Overview on data sources and data composition used in training of foundational models; implications for industrial applications" (2. Impulsvortrag) | Dr. Michael Rammensee, AI Quality & Testing Hub GmbH |
11.45 - 12.25 Uhr | Diskussion | Teilnehmende |
12.25 - 12.30 Uhr | Zusammenfassung und Verabschiedung | Fraunhofer IAIS, DIN |
Interessierte Teilnehmer*innen registrieren sich bitte für die Veranstaltung unter: ANMELDUNG (Log-in Code: foundmod3)
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