Laborrichtungen
Künstliche Intelligenz und Daten · AIDSL
Datenqualität, statistische Modelle und praktische Anwendungen künstlicher Intelligenz bewerten.
Forschungsbereich
Eine anwendungswissenschaftliche Perspektive
Dieser Schwerpunkt verbindet eine klar formulierte praktische Frage mit transparenten Methoden und überprüfbaren Nachweisen. Ausgangspunkte können ein Fall, Daten, ein Modell oder ein technischer Prozess sein. Die Bedingungen einer belastbaren Interpretation werden ausdrücklich benannt.
Datenqualität, statistische Modelle und praktische Anwendungen künstlicher Intelligenz bewerten.
Forschungsschwerpunkte
Statistische Modellierung und maschinelles Lernen
Bewertung, Unsicherheit und Interpretation
Mit nachvollziehbaren Nachweisen arbeiten
Fragestellung klären
System oder Situation, Fragestellung und Bewertungskriterien festlegen. Beobachtungen, Annahmen und geplante Anwendungen voneinander unterscheiden.
Nachweise prüfen
Daten- und Dokumentquellen, Zugangsbedingungen und Qualitätsgrenzen erfassen. Entscheidungen so dokumentieren, dass andere den Prozess nachvollziehen und prüfen können.
Vergleichen und interpretieren
Methoden oder Szenarien anhand klarer Kriterien vergleichen. Unsicherheit, Grenzen und alternative Erklärungen diskutieren, statt ein isoliertes Ergebnis vorzulegen.
Arbeits- und Austauschformate
- Eine strukturierte Fallstudie und Quellenprüfung
- Eine methodische Notiz oder ein dokumentiertes Modell
- Ein Workshop zu Ergebnissen und Grenzen
Austausch und Beteiligung
Austausch zu diesem Labor
Beschreiben Sie Ihre Fragestellung, Ihren Hintergrund, verfügbare Materialien und den gewünschten Austausch. Nutzen Sie beim Erstkontakt autorisierte, nicht vertrauliche Beispiele.
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