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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.ung zum semantischen Testen neuronaler Netzwerke diskutiert.
Vorläufige Agenda:
10.00 - 10.10 Uhr |
| Begrüßung und kurzer Rückblick auf |
| die vorangegangenen Workshops zu Foundation Models | DIN, Fraunhofer IAIS |
10.10 - 11.00 Uhr |
"Data Quality Pipeline for Foundation Models for Training and Serving with Use Case Open GPT-X" (Arbeitstitel)
1. Impulsvortrag: | Hammam |
Abdelwahab, Lennard Helmer, Fraunhofer IAIS | ||
11.00 - 11.10 Uhr | Pause | |
11.10 - 11.45 Uhr |
folgt in Kürze
2. Impulsvortrag:
| Michael Rammensee, AI Quality & Testing Hub | ||||||
11.45 - 12.25 Uhr | Diskussion | Teilnehmende | |||||
12.25 - 12.30 Uhr | Zusammenfassung und Verabschiedung | Fraunhofer IAIS, DIN |
Der Workshop wird in deutscher Sprache durchgeführt.
Interessierte Teilnehmer*innen registrieren sich bitte für die Veranstaltung unter: ANMELDUNG (Log-in Code: foundmod3)
Wir freuen uns auf den gemeinsamen Austausch.
Bei Fragen stehen wir Ihnen gern zur Verfügung.
Carolin Weber
Projektmanagerin
DIN-Normenausschuss Informationstechnik und Anwendungen
ZERTIFIZIERTE KI
T +49 30 2601-2153 | F +49 30 2601-42153
E Carolin.Weber@din.de
Armagan Sahin
Projektmanager
DIN – Abt. Strategische Themenentwicklung
T +49 30 2601-2453 | F +49 30 2601-42453 42453
E Armagan.Sahin@din.de
