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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 |
| 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)
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