Was, wie, warum? - Einführungskurs Kausale Inferenz
Anbieter/in:
KI-Campus
Start:
01. Juni 2022
Verfügbar bis:
-
Kurssprache(n):
Deutsch
Dauer:
-
Lizenz:
Kosten:
Kostenlos
Netzwerkpartner/in:
KI-Campus
Wichtiger Hinweis: Ob Sie für die Teilnahme vorab eine Genehmigung benötigen, klären Sie bitte in eigener Verantwortung mit Ihrer für Fortbildungen zuständigen Stelle. Das Bayerische Staatsministerium für Digitales übernimmt keine Haftung für die Inhalte externer Links. Für den Inhalt der verlinkten Seiten sind ausschließlich deren Betreiber verantwortlich.
Daten sprechen nicht für sich selbst, erst vor dem Hintergrund ihrer Geschichte (Datengenerierender Prozess) können korrekte Schlussfolgerungen gezogen werden. Durch Elemente der Kausalen Inferenz können scheinbar paradoxe Phänomene, aber auch Verzerrungen in Daten, erklärt werden. In diesem Einstiegskurs werden die Grundlagen der Kausalen Inferenz anhand von Kausalen Diagrammen erklärt.
🤔 Wie können wir sicherstellen, dass eine Künstliche (oder menschliche) Intelligenz aufgrund einer Korrelation, z. B. zwischen Störchen und Geburten, nicht Störche ansiedelt, um die Geburten zu steigern?
Lernziele
- Kennen der Voraussetzungen für kausale Schlüsse.
- Kennen der grundlegenden Bestandteile der graphischen Modellierung des datengenerierenden Prozesses.
- Quellen von Bias in einfachen Beispielen identifizieren können.
- Eigene Beispiele für die unterschiedlichen Ebenen der Datenanwendungen entwickeln können.
- Gründlich über Korrelation und Kausalität nachdenken können.
Kursleitung
Julia Rohrer, Karsten Lübke