@solveig_klepper
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Solveig Klepper
Beigetreten Oktober 2022
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Ich habe im Bachelor Informatik mit Nebenfach Physik und im Master ebenfalls Informatik, mit Fokus auf maschinelles Lernen, an der Universität Tübingen studiert. Seit Oktober 2020 arbeite ich, weiterhin an der Universität Tübingen, im Bereich "Theorie des maschinellen Lernens" unter der Supervision von Ulrike von Luxburg an meiner Promotion.
Mai 24, 2023
Die UN-Nachhaltigkeitsziele

Gutes Leben für alle Menschen auf der Welt, jetzt und immer. Aber was heißt gutes Leben und wie kann man das messen? Die Nachhaltigkeitsziele der Vereinten Nationen bilden einen Minimalkonsens der 193 Mitgliedstaaten. Zwar schaffen sie wichtige Richtlinien für eine nachhaltige Entwicklung, gehen aber auch mit einer Vielzahl von Problemen einher.
In Zusammenarbeit mit der Universität Tübingen
Re-Web
Deutsche Bundesregierung, 2015
Intro von Solveig Klepper
KI und Nachhaltigkeit
Mai 03, 2023
Zu sexy: Wie KI-Algorithmen Frauen benachteiligen können

Menschen haben Vorurteile – KI-Modelle auch. Oft sollen diese Modelle lernen, menschliches Verhalten zu reproduzieren. Das kann dazu führen, dass Stereotype automatisiert und Gesellschaftsgruppen diskriminiert werden. Katharina Brunner, Elisa Harlan und Shannon Reitmeir untersuchen vier Dienste zur Erkennung anzüglicher Inhalte auf Bildern. Alle vier scheinen Frauen zu diskriminieren.
In Zusammenarbeit mit der Universität Tübingen
Re-Web
Katharina Brunner, Elisa Harlan, Shannon Reitmeir, 2023
Intro von Solveig Klepper
KI und Nachhaltigkeit
Apr 18, 2023
Provably Robust Detection of Out-of-distribution Data (almost) f…

Weiß ein künstliches neuronales Netz, wann es überfragt ist? Es ist oft sehr selbstsicher in seinen Antworten, selbst wenn es die Frage nicht versteht. Alexander Meinke, Julian Bitterwolf und Matthias Hein versuchen herauszufinden, wie man ihm beibringen kann, zu erkennen, dass es eine Aufgabe nicht lösen kann.
In Zusammenarbeit mit der Universität Tübingen
Re-Paper
Alexander Meinke, Julian Bitterwolf, Matthias Hein, 2021
Intro von Solveig Klepper
KI und Nachhaltigkeit
Apr 14, 2023
The no-free-lunch theorem of supervised learning

„There ain’t no such thing as a free lunch“, zu deutsch: „Es gibt nichts umsonst.“ Diese Aussage gilt auch für maschinelles Lernen. David Wolpert und William G. Macready formalisierten diese Aussage zwischen 1992 und 1996 in Form der „No-Free-Lunch“-Theoreme. Eine häufige Interpretation der Theoreme ist, dass maschinelles Lernen unmöglich ist und alle Lernalgorithmen gleich schlecht sind. Sterkenburg und Grünwald beleuchten Kritik, Erweiterungen und Interpretationen der Theoreme und argumentieren, dass modernes maschinelles Lernen und dessen theoretische Grundlagen nicht im Widerspruch zu den „No-Free-Lunch“-Theoremen stehen.
In Zusammenarbeit mit der Universität Tübingen
Re-Paper
Tom F. Sterkenburg, Peter D. Grünwald, 2020
Intro von Solveig Klepper
KI und Nachhaltigkeit
Apr 04, 2023
„Soziale Nachhaltigkeit“ – Konzeptionelle Perspektiven

Wie können wir sicherstellen, dass eine ökologisch nachhaltige Entwicklung auch sozial gerecht ist? Dieser Frage geht Eva Senghaas-Knobloch nach. Sie untersucht Ansätze zur Messung und Konzeptualisierung sozialer Nachhaltigkeit. Diese sieht sie als Grundvoraussetzung für eine ökologisch nachhaltige Entwicklung an.
In Zusammenarbeit mit der Universität Tübingen
Re-Paper
Eva Senghaas-Knobloch, 2009
Intro von Solveig Klepper
KI und Nachhaltigkeit
Apr 04, 2023
Computing Machinery and Intelligence

Können Maschinen denken? Alan Turing stellte im Jahr 1950 diese bis heute relevante und ungeklärte Frage. Er reformulierte sie in Form eines Spiels, das er Imitation Game nannte. Dessen Vereinfachung ist bis heute unter dem Namen Turing-Test bekannt und soll zwischen Mensch und Maschine differenzieren.
In Zusammenarbeit mit der Universität Tübingen
Re-Paper
Alan Mathison Turing, 1950
Intro von Solveig Klepper
KI und Nachhaltigkeit
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