Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von KI

Visualisieren und interpretieren Sie Aufmerksamkeitsmuster in Transformer-Modellen und LLMs. Identifizieren Sie Aufmerksamkeitsköpfe, Kreuzaufmerksamkeitsstrukturen und Token-Level-Attribution für NLP- und Bildverarbeitungsaufgaben.

Erforschen Sie mechanistische Interpretierbarkeit, Sondenklassifikatoren, Aktivierungsanalyse und ein schaltkreisbasiertes Verständnis tiefer neuronaler Netze und großer Sprachmodelle.

Entwerfen Sie End-to-End-KI-Transparenzrahmenwerke für Organisationen. Überbrücken Sie technische Erklärbarkeitsergebnisse mit Stakeholder-Kommunikation, Governance-Strukturen und Benutzervertrauen.

Entwerfen Sie umsetzbare kontrafaktische und kontrastive Erklärungen für ML-Modellentscheidungen. Generieren Sie Ausgaben, die betroffenen Nutzern und Prüfern zeigen, 'was sich ändern müsste'.

Wenden Sie TCAV, Konzeptaktivierungsvektoren und konzeptbasierte XAI-Methoden an, um Deep-Learning-Modelle in für Menschen bedeutungsvollen Begriffen zu erklären, die über rohe Feature-Attributionen hinausgehen.

Nutzen Sie Feature-Attributionsmethoden zum Debuggen von ML-Modellen, erkennen Sie Scheinkorrelationen, identifizieren Sie Datenlecks und diagnostizieren Sie unerwartetes Modellverhalten durch Interpretierbarkeit.

Prüfen Sie ML-Modelle auf algorithmische Verzerrungen, Fairness-Verstöße und diskriminierende Ergebnisse mithilfe etablierter Fairness-Metriken und Interpretierbarkeits-Frameworks.

Erstellen Sie präzise Modellkarten, algorithmische Folgenabschätzungen und XAI-Dokumentation für ML-Systeme. Kommunizieren Sie Modellverhalten, Einschränkungen und Erklärungsausgaben klar.

Wenden Sie SHAP- und LIME-Techniken an, um Vorhersagen von Black-Box-Modellen zu erklären. Interpretieren Sie Feature-Wichtigkeit, lokale Erklärungen und Modellverhalten für jede ML-Pipeline.

Navigieren Sie durch KI-Erklärbarkeitsanforderungen unter der DSGVO, dem EU AI Act und branchenspezifischen Vorschriften. Richten Sie Ihre Modelldokumentation und Erklärungsausgaben an Compliance-Standards aus.