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  • Publication
    Big Data 2.0 - mit synthetischen Daten KI-Systeme stärken
    ( 2022-12-12) ; ;
    Paass, Gerhard
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    Bei der Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) sind fehlende Daten immer noch eine Kernherausforderung und die Kosten zur Beschaffung ein kritischer Faktor für die Wirtschaftlichkeit vieler Geschäftsmodelle. Synthetische, also künstlich generierte Daten bilden einen Ausweg. Ein vielversprechender Lösungsansatz besteht darin, für die Datensynthese selbst ein KI-Modell einzusetzen.
  • Publication
    Data Ecosystems: A New Dimension of Value Creation Using AI and Machine Learning
    Machine learning and artificial intelligence have become crucial factors for the competitiveness of individual companies and entire economies. Yet their successful deployment requires access to a large volume of training data often not even available to the largest corporations. The rise of trustworthy federated digital ecosystems will significantly improve data availability for all participants and thus will allow a quantum leap for the widespread adoption of artificial intelligence at all scales of companies and in all sectors of the economy. In this chapter, we will explain how AI systems are built with data science and machine learning principles and describe how this leads to AI platforms. We will detail the principles of distributed learning which represents a perfect match with the principles of distributed data ecosystems and discuss how trust, as a central value proposition of modern ecosystems, carries over to creating trustworthy AI systems.
  • Publication
    Moderne Sprachtechnologien
    (Fraunhofer IAIS, 2021-08)
    Temath, Christian
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    Jovy-Klein, Florian
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    Lange, Mirco
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    Paass, Gerhard
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    Sprachschnittstellen sind auf dem Vormarsch und verdrängen zunehmend die Tastatur: im Smartphone, im Auto, zu Hause und in den Betrieben zur Steuerung von technischen Geräten. Immer neue Sprachtechnologien werden vorgestellt, die Geschwindigkeit der Entwicklung ist dabei atemberaubend. Selbst das Schreiben eigener Texte durch KI ist schon möglich und die Forschung arbeitet an der Erzeugung von Bildern aus Texten. Mit dieser Studie möchten wir Ihnen einen Einblick in das spannende Feld der Sprachtechnologien geben, ihre zentralen Funktionsweisen erklären und Einsatzchancen insbesondere durch konkrete Anwendungsfälle und Lösungen aufzeigen.
  • Publication
    Trustworthy Use of Artificial Intelligence
    ( 2019-07)
    Cremers, Armin B.
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    Englander, Alex
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    Gabriel, Markus
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    Rostalski, Frauke
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    Sicking, Joachim
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    Volmer, Julia
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    Voosholz, Jan
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    This publication forms a basis for the interdisciplinary development of a certification system for artificial intelligence. In view of the rapid development of artificial intelligence with disruptive and lasting consequences for the economy, society, and everyday life, it highlights the resulting challenges that can be tackled only through interdisciplinary dialog between IT, law, philosophy, and ethics. As a result of this interdisciplinary exchange, it also defines six AI-specific audit areas for trustworthy use of artificial intelligence. They comprise fairness, transparency, autonomy and control, data protection as well as security and reliability while addressing ethical and legal requirements. The latter are further substantiated with the aim of operationalizability.
  • Publication
    Vertrauenswürdiger Einsatz von Künstlicher Intelligenz
    (Fraunhofer IAIS, 2019)
    Cremers, Armin B.
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    Englander, Alex
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    Gabriel, Markus
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    Rostalski, Frauke
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    Sicking, Joachim
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    Voosholz, Jan
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    Die vorliegende Publikation dient als Grundlage für die interdisziplinäre Entwicklung einer Zertifizierung von Künstlicher Intelligenz. Angesichts der rasanten Entwicklung von Künstlicher Intelligenz mit disruptiven und nachhaltigen Folgen für Wirtschaft, Gesellschaft und Alltagsleben verdeutlicht sie, dass sich die hieraus ergebenden Herausforderungen nur im interdisziplinären Dialog von Informatik, Rechtswissenschaften, Philosophie und Ethik bewältigen lassen. Als Ergebnis dieses interdisziplinären Austauschs definiert sie zudem sechs KI-spezifische Handlungsfelder für den vertrauensvollen Einsatz von Künstlicher Intelligenz: Sie umfassen Fairness, Transparenz, Autonomie und Kontrolle, Datenschutz sowie Sicherheit und Verlässlichkeit und adressieren dabei ethische und rechtliche Anforderungen. Letztere werden mit dem Ziel der Operationalisierbarkeit weiter konkretisiert.
  • Publication
    Edge Computing aus Sicht der Künstlichen Intelligenz
    Dieser Beitrag stellt die Schlüsseltechnologie der modernen KI vor: das maschinelle Lernen (ML) und speziell das Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen. Er erklärt, wie ein solches Modell unmittelbar an den Orten der Datenentstehung gelernt werden kann ganz ohne Kommunikation von Rohdaten. Dieses Paradigma wird als verteiltes Lernen oder kurz Lernen an der Edge bezeichnet, im Gegensatz zum heute vorherrschenden Lernen in der Cloud. Künstliche Intelligenz ist in den letzten Jahren in unseren Alltag eingezogen, in Form von Sprachassistenten und Übersetzern, Objekt- und Gesichtserkennung, Produktempfehlungen und personalisierten Informationen. Die gemeinsame Technik hinter all diesen Fähigkeiten ist das maschinelle Lernen. Gemeinsamer Enabler von maschinellem Lernen und Bi g Data ist die nahezu exponentiell wachsende Verfügbarkeit an Ressourcen wie Rechenleistung und Speicherkapazität.