XAI in Aktion

Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Computer Vision: Hautkrebs-Läsionen erkennen

  • Analyse von Hautläsionen zur Erkennung von Hautkrebs
  • Deep-Learning-Modell mit hoher Genauigkeit durch feine Bildmuster
  • Komplexität wirkt wie eine „Black Box“

Grafik zur Erkennung von Hautläsionen mit KI

1 Mahmud, F., Mahfiz, M. M., Kabir, M. Z. I., & Abdullah, Y. (2023). An Interpretable Deep Learning Approach for Skin Cancer Categorization. arXiv preprint arXiv:2312.10696.
Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Computer Vision: Hautkrebs-Läsionen erkennen

KI-Erkennung von Hautläsionen

Foto einer Hautläsion

  • KI markiert Bereiche mit höchster Malignitätswahrscheinlichkeit
  • Unterstützt die Entscheidungsfindung von Dermatolog:innen
  • Konfidenzwert zeigt das Risiko an
Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

NLP: Sentiment-Analyse

Grafik mit drei Bewertungen eines Shops, positiv und negativ

Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

NLP: Sentiment-Analyse

Positive Bewertung Grafik zu positiver Bewertung mit hervorgehobenen Wörtern

Negative Bewertung Grafik mit einer negativen Bewertung

Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Lass uns üben!

Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

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