Termin: Montag, 12. Dezember 2022, 9:30 bis 12:00 Uhr
Im Bereich der Softwareentwicklung werden zur Qualitätssicherung automatisierte Testverfahren umfassend eingesetzt. Viele dieser Verfahren lassen sich nicht direkt auf Deep Learning Software übertragen oder decken DL-spezifische Aspekte nicht ab (z.B. Verifikation von Daten oder Modellarchitektur). Ziel dieses Workshops ist es neue Ansätze und konkrete Verfahren zur Sicherung der Qualität neuronaler Netze durch systematisches und automatisiertes Testen angepasst an Deep Learning Tools zu diskutieren.
Interessierte Teilnehmer registrieren sich bitte für die Veranstaltung unter: ANMELDUNG (Log-in Code: neuro-net4)
| 9:30 - 9:35 Uhr | Begrüßung | |
| 9:35 - 10:05 Uhr | Impuls "Sicherheitsbegutachtung für KI Systeme" | Dr. Hendrik Schäbe - TÜV Rheinland |
| 10:05 - 10:45 Uhr | Identifying Systematic Weaknesses of DNNs through Slice Discovery Methods | Sujan Sai Gannamaneni - Fraunhofer IAIS |
| 10:45 - 11:15 Uhr | Approaches to systematic testing of neural networks, | Dr. Hsiao-Ying Lin - Huawei |
| 11:15 - 11:50 Uhr | Diskussion und Rückblick | |
| 11:50 - 12:00 Uhr | Abschluss |
Bei Fragen stehen wir Ihnen sehr gerne zur Verfügung.
Dr. Maximilian Poretschkin
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
E-Mail: maximilian.poretschkin@iais.fraunhofer.de
Telefon: +49 2241 14-1984
Rebekka Görge
Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS
E-Mail: rebekka.goerge@iais.fraunhofer.de
Alexander Zimmermann
DIN
E-Mail: alexander.zimmermann@din.de
Telefon: +49 30 2601-2153
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