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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 Merkmale qualitative Daten auszeichnen, wie Datenqualität verbessert werden kann und wie sie die Verlässlichkeit und Fairness von KI-Systemen beeinflusst.

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

1. Impulsvortrag: 
Von der Theorie zur Praxis: Datenaufbereitung für das Training großer Sprachmodelle

Hammam Abdelwahab, Lennard Helmer, Fraunhofer IAIS

11.00 - 11.10 Uhr

Pause

11.10 - 11.45 Uhr

2. Impulsvortrag:
Überblick über Quellen und Zusammensetzung von Daten, die für das Training von Foundation Models verwendet werden; Implikationen auf Anwendungen in der Industrie

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
E Armagan.Sahin@din.de


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