“Testen von KI – Deep Learning Systeme verstehen um Qualität zu sichern”

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Abstract:
Auf “Künstlicher Intelligenz” (KI) basierende Systeme liegen im Trend, was insbesondere den gewaltigen Fortschritten in der Bild- und Sprachverarbeitung von Deep Learning Systemen geschuldet ist.
Für den Einsatz in sicherheitskritischen oder regulierten Bereichen, wie beispielsweise der Medizintechnik, wird ein Nachweis der Funktion im vollständig angedachten Einsatzbereich (Intended Use) gefordert. Dies wirft einige schwierig zu beantwortende Fragen auf:
Wie ist Umfang und Qualität annotierter Daten, die Validität der Ergebnisse und deren Generalisierbarkeit?
Wir hoffen Euch mit einem kurzen Impulsvortrag die Problematik näher zu bringen, Ansätze zur Lösung aufzuzeigen und freuen uns auf die anschließende Diskussion mit Euch!
mit Vorträgen von:

• Alexandra Schladebeck (Bredex)
• Matthias Pruksch (sepp.med)
• Christoph Wallisch (sepp.med)