Verwaltungsinformationen
| Titel | Entscheidungsnetze |
| Dauer | 60 |
| Modulen | A |
| Unterrichtstyp | Anleitung |
| Fokussierung | Technische – Grundlagen der KI |
| Themenbereich | Entscheidungsnetze |
Suchbegriffe
Naive Bayes-net,Bayes-net, Entscheidungsnetzwerk,optimale Entscheidung, Informationswert,
Lernziele
- Der Student kann ein interventionelles Experiment für A/B-Tests und eine Bildauswertung von A/B-Tests entwerfen
- Student kann kausale Diagramme und allgemeine Entscheidungsnetze konstruieren
- Schüler können Fairness mit einem kausalen Modell testen
Erwartete Vorbereitung
Lernveranstaltungen, die vorab abgeschlossen werden müssen
Obligatorisch für Studenten
- Künstliche Intelligenz: Ein moderner Ansatz, 4. Global ed. von Stuart Russell und Peter Norvig, Pearson (AIMA4e):ch16-17
- Konzepte der Wahrscheinlichkeit
- Axiome der Wahrscheinlichkeitstheorie
- Konzept der Unabhängigkeit
- Bayes’ Regel
- Bayesian Modell Mittelung
- universelle KI
- multivariate gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilungen
- Kettenregel
Optional für Studenten
- AIMA4e:ch16-17
Referenzen und Hintergründe für Studierende
- AIMA4e:ch16-17
Empfohlen für Lehrer
- AIMA4e:ch16-17
- Charniak, E., 1991. Bayesische Netzwerke ohne Tränen. AI-Magazin, 12(4), S. 50-50.
- Pearl, J., 2019. Die sieben Werkzeuge der kausalen Inferenz, mit Reflexionen über maschinelles Lernen. Mitteilungen des ACM, 62(3), S. 54-60.
Unterrichtsmaterialien
Anleitung für Lehrer
Parallel zur Vorlesung bauen Sie ein Kreditbewertungs-Entscheidungsmodell auf und untersuchen deren Fairness.
Gliederung/Zeitplan
| Dauer | Beschreibung |
|---|---|
| 15 | Erklären Sie ein kausales Diagramm |
| 15 | Legen Sie Beweise fest und diskutieren Sie optimale Maßnahmen. |
| 15 | Identifizieren Sie eine Variable E' mit maximalem Informationswert. |
| 15 | Zeichnen Sie einen zufälligen Wert aus E' und wählen Sie die optimale Aktion aus. |
Danksagung
Das Human-Centered AI Masters-Programm wurde von der Fazilität „Connecting Europe“ der Europäischen Union im Rahmen des Zuschusses „CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068“ kofinanziert.