Trustworthy AI
Verfügbare Abschlussarbeiten (Bachelorarbeit, Masterarbeit), Forschungs- und Projektmodule sowie Tutor- und HiWi-Jobs finden Sie auf dieser Webseite?oder am schwarzen Brett der Professur (gegenüber von Raum 3003-N sowie neben Raum 3079-N).
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Die Arbeiten stellen wir interessierten Studierenden gerne auf Anfrage pers?nlich vor. Die Themen entstammen in erster Linie unseren?Forschungsschwerpunkten bzw. unseren nationalen und internationalen Projekten. Gerne k?nnen aber auch eigene Ideen und Ans?tze eingebracht werden. Bei Interesse wenden Sie sich bitte an den jeweiligen Ansprechpartner.
Abschlussarbeiten & Forschungs-/Projektmodule
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Themengebiet ?Certifiable AI in Medicine“
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Motivation
Es ist erstaunlichen Ergebnissen zu verdanken, dass KI immer mehr in das Zentrum der Aufmerksamkeit rückt und in immer mehr Dom?nen Einzug h?lt - auch in der Medizin.?Doch dank des "Schwarze-Kiste" Charakters tiefer neuronaler Netze ist noch so einiges an Forschung durchzuführen, bis intelligente Systeme Normalit?t werden k?nnen und wir pr?ziser garantieren k?nnen, dass diese intelligenten Algorithmen im Einklang mit unseren europ?ischen Werten "handeln", festgehalten im EU AI Act. Wie k?nnen wir nun aus technischer Sicht Methoden und Werkzeuge kreieren, die den Zertifizierungsprozess bestm?glich unterstützen?
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Aufgabenstellung
AnsprechpartnerIn
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Themengebiet ?Trustworthy AI in Medicine“
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Motivation
Wie allseits bekannt sind intelligente Systeme die heute entwickelt werden nicht fehlerhaft, sondern k?nnen "illusionieren" oder gar "diskriminieren", weshalb deren Anwendung immer bewusst geschehen sollte. Zu den wohl bekanntesten Herausforderungen z?hlen Bias und Robustheit, sowie Generalisierungsf?higkeit des trainierten Modells. Einen Weg zu transparenten Entscheidungen zu finden ist jedoch Voraussetzung für eine vertrauensvolle Integration der KI-basierten Anwendung in ihrem jeweiligen Kontext, vor allem in sicherheitskritischen Bereichen, wie der Medizin. Dabei sollte Bedacht werden, dass vor allem die verwendeten Daten und deren Verteilung, sowie Struktur einen gro?en Beitrag zum st?rkeren Verst?ndnis des Modell-Verhaltens bieten.?
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Aufgabenstellung
AnsprechpartnerIn
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Thema ?Active Learning“
Motivation
Für Deep Learning Projekte wird üblicherweise ein gro?er Satz annotierter Daten ben?tigt. Im Bereich der Medizin müssen diese Annotationen normalerweise manuell erstellt werden, was sehr kostspielig ist. Im Rahmen des LIFEDATA Forschungsprojekts wird ein Framework entwickelt, welches mittels Active Learning und Semi Supervised Learning den manuellen Aufwand reduzieren soll.
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Aufgabenstellung
Das Forschungsprojekt findet in Kooperation mit Corpuls statt, so dass verschiedene Aufgaben an der Uni oder in der Firma erarbeitet werden k?nnen. Für Details bitte Kontakt aufnehmen
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Ansprechpartner
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Themengebiet ?Einbindung von Adaptives Lernen in aktuelle Industrieprozesse“
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Motivation
Innerhalb der Strategien zur Transformation hin zu Industrie 4.0 ist die Einbettung der Automatisierung durch neuronale Netze unerl?sslich. Immer h?ufiger werden hochanpassbare und datenintensive Architekturen eingesetzt, die im interaktivem Zusammenspiel mit Dom?nenexperten eine kontinuierliche Optimierung erreichen. Durch die dynamischen Modelle k?nnen neue Daten und Konzepte in Echtzeit implementiert werden, ohne den produktiven Prozess zu beschr?nken. Adaptives Lernen kann als Sammelbegriff für dynamische Lernmethoden verstanden werden, die wiederum die vielseitig verbreiteten Methoden des Aktiven- und Online-Lernens umfassen. Im Bereich der industriellen Prozessoptimierung kann adaptives Lernen dazu beitragen den Dom?nenexperten in einer interaktiven sowie effektiven Weise in den KI Lern- und Produktionsprozess miteinzubeziehen.
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Aufgabenstellung
Das Forschungthema untertüzt die aktuellen Projekte des KI-Produktionsnetzwerks Augsburg. Derzeitige Themen beziehen haupts?chlich auf die Einbindung des Menschen in den KI Produktionsprozess in der automatisierten und zerst?rungsfreien Qualit?tssicherung. Für Details bitte Kontakt aufnehmen.
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Ansprechpartner
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Hiwi oder Tutoren Stellen
Derzeit sind keine Stellen verfügbar.
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