Natural Language Processing: Shortcuts and Biases in Artificial Intelligence

Worum geht's

Du lernst, wie Shortcuts und Datendenken in NLP-Modellen zu verzerrten oder unzuverlässigen Ergebnissen führen und welche Methoden und Metriken es gibt, um diese Probleme zu erkennen und zu mindern. Am Ende kannst du aktuelle Techniken zur Analyse und Debiasing von Sprachmodellen verstehen, einschätzen und in eigenen Projekten anwenden.

Was du danach kannst

• Grundlagen der NLP: verteilte Semantik und Sprachmodelle
• Kritisches Lesen und Bewerten aktueller Papers zu interpretierbarer KI
• Verständnis von Fairness in ML und ethischen Aspekten von Bias
• Verbesserung von Präsentations- und Kommunikationsfähigkeiten

Aus was das Modul besteht

• SeminarVorstellung der Themen durch Lehrende, anschließende Paper-gestützte Teilnahme der Studierenden mit Präsentationen

Lehrmethode

• Seminarformat mit Vortrag und Paper-ReadingVermittlung von Grundlagen durch Lehrende und Vertiefung durch eigenständiges Lesen, Präsentieren und Diskussion, um kritisches Denken und Präsentationsfähigkeiten zu fördern