Responsible AI Lab - Übung 2
Dozent:innen: Philipp TerhörstKurzname: Responsible AI Lab 2
Kurs-Nr.: 03.996.3335
Kurstyp: Projektseminar
Voraussetzungen / Organisatorisches
Empfohlen sind:- Grundwissen im Bereich Machine Learning & Deep Learning
- Programmierkenntnisse (z.B. Python, Pytorch)
Inhalt
Das Modul führt in die Prinzipien, Methoden und aktuellen Forschungsthemen verantwortungsvoller KI ein. Im Mittelpunkt steht die praxisorientierte Auseinandersetzung mit einem selbst gewählten Schwerpunkt aus diesem Themenfeld (z.B. Fairness, Transparenz, Datenschutz, Sicherheit, Robustheit oder Verantwortlichkeit). Die Studierenden bearbeiten in Einzelarbeit oder in Kleingruppen eigene Projekte, in denen sie Algorithmen entwickeln, implementieren und experimentell evaluieren, um eine spezifische Fragestellung zu untersuchen. Die Projekte orientieren sich in der Regel an einem der Kernaspekte, können aber auch mehrere Themen kombinieren, um komplexe Wechselwirkungen zu analysieren. Dabei reflektieren die Studierenden, wie technische Entscheidungen ethische, gesellschaftliche und organisatorische Dimensionen beeinflussen.Zusätzliche Informationen
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls können die Studierenden:- zentrale Konzepte und Herausforderungen verantwortungsvoller KI erklären und einordnen,
- wissenschaftliche Methoden und Algorithmen zur Umsetzung dieser Konzepte verstehen und anwenden,
- ein Teilgebiet von Responsible AI vertieft bearbeiten und eine eigene Forschungs- oder Praxisfrage formulieren,
- geeignete Verfahren in einer experimentellen Umgebung implementieren, testen und kritisch bewerten,
- die Ergebnisse begründet interpretieren und deren ethische, gesellschaftliche und technische Implikationen reflektieren.
Es besteht die Möglichkeit, ein komplexeres Thema zu wählen, welches danach in einer Abschlussarbeit fortgeführt werden kann. Studierende, die an einer solchen Fortführung interessiert sind, werden gebeten, den Betreuer vor der Themenvergabe zu kontaktieren.
Termine
| Datum (Wochentag) | Zeit | Ort |
|---|---|---|
| 20.10.2026 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 27.10.2026 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 03.11.2026 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 10.11.2026 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 17.11.2026 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 24.11.2026 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 01.12.2026 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 08.12.2026 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 15.12.2026 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 22.12.2026 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 12.01.2027 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 19.01.2027 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 26.01.2027 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 02.02.2027 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
| 09.02.2027 (Dienstag) | 08:00 - 10:15 | -1 341 HS VIII 1121 - Haus Recht und Wirtschaft II |
