Projekt IH – evrsKI (Sprecher Professor Mauthe, FB4, Universität Koblenz), Interdisziplinärer Hub zur Vermittlung von Kompetenzen in Entwicklung, Umgang und Anwendung von erklärbaren, vertrauenswürdigen, resilienten und sicheren KI-Verfahren, Teilprojekt Mathematik, Konzeptentwicklung: Algorithmische & Mathematische Grundlagen
Laufzeit: 01.12.2021 - 30.11.2025
Partner: Prof. Dr. Andreas Mauthe (FB 4, Sprecher und Gesamtkonzept), Prof. Dr. Michael Hinze (FB 3, A - D); Prof. Dr. Jan Jürjens (FB 4. E, F, I - K); Prof. Dr. Ralf Lämmel (FB 4, E, I); Prof. Dr. Andreas Mauthe (FB 4, E - H,L,M); Prof. Dr. Stefan Neuhaus (FB 2, S); Prof. Dr. Henning Pätzold (FB 1, F, I, K, T); JProf. Dr. Dennis Riehle (FB 4, E, F, I, J); Dr. von Helden (KSB); JProf. Dr. Fabian Wolff (FB 1, N); Prof. Dr. Eva Lia Wyss (FB 2, O - R)
Förderkennzeichen: 16DHBKI039
Förderung durch: BMBF
Kurzfassung
Das Projektvorhaben IH-evrsKI hat das Ziel, Aspekte der erklärbaren, vertrauenswürdigen, resilienten und sicheren künstlichen Intelligenz zu erforschen und nachhaltig an Studierende unterschiedlicher Fachrichtungen zu vermitteln. Die Mathematik befasst sich mit der Entwicklung eines Kursangebots für die mathematischen Grundlagen in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), Data Science (DS) und Machine Learning (ML). Primäres Ziel ist dabei die Entwicklung eines mehrsemestrigen Kursangebots...Das Projektvorhaben IH-evrsKI hat das Ziel, Aspekte der erklärbaren, vertrauenswürdigen, resilienten und sicheren künstlichen Intelligenz zu erforschen und nachhaltig an Studierende unterschiedlicher Fachrichtungen zu vermitteln. Die Mathematik befasst sich mit der Entwicklung eines Kursangebots für die mathematischen Grundlagen in den Bereichen Künstliche Intelligenz (KI), Data Science (DS) und Machine Learning (ML). Primäres Ziel ist dabei die Entwicklung eines mehrsemestrigen Kursangebots zu mathematischen Grundlagen und Algorithmen, dass die Brücke schlägt vom 'Wie' die Methoden funktionieren hin zum 'Warum' die Methoden so erfolgreich sind. Darüber hinaus wird es darum gehen, Fragen zur Güte und Struktur von Lösungen zu beantworten und auch der Frage nachzugehen, was überhaupt gelernt werden kann und unter welchen Voraussetzungen Algorithmen und Methoden in KI/DS/ML ggf. mit welcher Geschwindigkeit konvergieren bzw. verallgemeinerbar sind. Wir verstehen Mathematik dabei als rigoroses Fundament für KI/DS/ML. Ziel dieser Kursangebote ist die Vermittlung von grundlegenden mathematischen Methoden und zertifizierbaren Algorithmen für KI/DS/ML. Das Angebot sieht die Module vor, die die folgenden Themengebiete abdecken:
(A) Datenmodelle (mathematical data models)
(B) Algorithmen bei KI/DS/ML (Algorithms of KI/DS/ML)
(C) Informationsgehalt und Komplexitätsreduktion (Information content and complexity reduc-tion)
(D) Neuronale Netze und partiellen Differentialgleichungen (Deep neural networks and partial differential equations)
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