Ziele

Der Teilnehmer:

• Kennt die verschiedenen Tools und Techniken zum Erstellen vertrauenswürdiger KI-Modelle mit No-Code-ML-Frameworks wie DataRobot.
• Weiß zunächst, was mit „vertrauenswürdiger KI“ gemeint ist, und kann einen Überblick über alle Funktionen, die DataRobot für eine verantwortungsvolle und konforme KI-Entwicklung bieten, geben.

Inhalt

• Einführung: Was bedeutet vertrauenswürdige KI?
• Vor dem Bau eines Modells: die Daten.
• Beim Bau eines Modells: Modellbewertung und -verständnis.
• Beim Einsatz eines Modells: Überwachung der Leistung und Governance des Modells.

Zielgruppe

•  Die an einem KI-Projekt mit NoCode-AI-Tools beteiligten Data Scientists.

Voraussetzungen

• Kenntnisse im maschinellen Lernen und erste Erfahrungen mit DataRobot.