Datum: 30. Oktober 2023 | 10.00 - 12.30 Uhr
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 Daten sind, wie Datenqualität verbessert werden kann und wie sie die Verlässlichkeit und Fairness von KI-Systemen beeinflusst.ung zum semantischen Testen neuronaler Netzwerke diskutiert.
Voraussichtliche 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 for Open-GPTX via deduplication and drift detection for foundation models (Arbeitstitel) | Hammad Abdelwahab, Lennard Helmer, Fraunhofer IAIS |
11.00 - 11.10 Uhr | Pause | |
| 11.10 - 11.45 Uhr | folgt in Kürze | N.N., Industriepartner |
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)
Bei Fragen stehen wir Ihnen gern zur Verfügung.
Armagan Sahin
Projektmanager
DIN – Abt. Strategische Themenentwicklung
T +49 30 2601-2453 | F +49 30 2601-42453
