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Erklärbare KI: Warum entscheidet die KI so?

Webinar - PROKODA GmbH

Erklärbare KI: Warum entscheidet die KI so?
Termin Ort Preis*
13.07.2026- 14.07.2026 München 1.011,50 €
13.07.2026- 14.07.2026 online 1.011,50 €
12.10.2026- 13.10.2026 München 1.011,50 €
12.10.2026- 13.10.2026 online 1.011,50 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Was „erklärbar“ wirklich heißt
    • Erklärbarkeit vs. Interpretierbarkeit vs. Transparenz
    • Use Cases: Kredit, HR, Medizin, Industrie, Marketing
    • Grenzen: Korrelation, Kausalität, Proxy-Features
  • Erklärungen für tabellarische Modelle
    • Global vs. lokal: Feature Importance, PDP, ICE
    • SHAP-Grundprinzip und typische Fallstricke
    • Monotonic Constraints und verständliche Modelle
  • Erklärungen für Text- und Bildmodelle
    • Attention ist keine Erklärung: was du stattdessen prüfst
    • Saliency, Integrated Gradients, Occlusion Tests
    • Prompt- und Input-Sensitivität bei LLM-Anwendungen
  • Robustheit von Erklärungen
    • Stabilität über Seeds, Splits und Daten-Drift
    • Sanity Checks: Randomization, Permutation, Ablation
    • Counterfactuals: „Was müsste sich ändern, damit…?“
  • Fairness, Bias und Compliance in der Praxis
    • Bias-Quellen: Daten, Labels, Feedback-Loops
    • Fairness-Metriken und Trade-offs (z. B. Equalized Odds)
    • Dokumentation: Model Cards, Data Sheets, Audit-Trails
  • XAI in Betrieb: von Notebook zu Prozess
    • Definition von XAI-Akzeptanzkriterien und Schwellenwerten
    • Monitoring: Drift, Performance, Explanation-Drift
    • Kommunikation: Erklärungen für Fachbereich, Risiko, Legal
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundverständnis von Machine Learning (Train/Test, Features, Metriken).
  • Hilfreich: erste Erfahrung mit Modellen auf tabellarischen Daten.
Zielgruppe:
  • Data Scientists und Machine-Learning Engineers
  • AI Product Owner, Analytics Leads und Projektleitungen
  • Risk, Compliance, Internal Audit und Model Validation
  • Fachbereichsverantwortliche, die KI-Entscheidungen abnehmen
  • Alle, die KI-Erklärungen bewerten, einfordern oder in Prozesse integrieren wollen
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