Erklärbares Maschinelles Lernen für Ingenieurwissenschaften | AI Campus

## Zusammenfassung der KI-Weiterbildung

### Inhalt
Die KI-Weiterbildung “Erklärbares Maschinelles Lernen für Ingenieurwissenschaften” auf dem AI Campus bietet einen Überblick über die aktuellen Entwicklungen im Bereich des Maschinellen Lernens (ML) und motiviert die Notwendigkeit von Erklärbarer Künstlicher Intelligenz (XAI) für den praktischen Einsatz von ML. Der Kurs vermittelt grundlegende Konzepte, spezielle Ansätze und methodische Grundlagen durch verschiedene Lernmaterialien wie Podcasts, Erklärfilme, Praxisbeispiele und Hands-on-Angebote. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, einzuschätzen, welche XAI-Methode für welche Zielgruppe sinnvoll ist, sei es Entwickler, Fachexperten oder Endanwender.

### Zielgruppe und Rahmenbedingungen
Die KI-Weiterbildung richtet sich an Personen mit Vorwissen in den Ingenieurwissenschaften oder Informatik sowie grundlegenden Kenntnissen im Bereich des Maschinellen Lernens. Mathematische Grundkenntnisse für Ingenieure werden ebenfalls vorausgesetzt. Die Teilnehmer werden lernen, die Probleme von rein datengetriebenen Blackbox-Lernansätzen zu verstehen und methodische Zugänge zur Erklärbarkeit zu benennen. Die Weiterbildung bietet Anwendungsbeispiele von XAI-Methoden in den Ingenieurwissenschaften sowie Algorithmen von speziellen XAI-Methoden wie Visualisierung und Regelextraktion. Der Kurs wird online auf der Plattform des AI Campus angeboten und ist kostenfrei zugänglich.