Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Institut für Computerlinguistik

Bilder vom Neuenheimer Feld, Heidelberg und der Universität Heidelberg

Interpretable ML

Kursbeschreibung

Studiengang Modulkürzel Leistungs-
bewertung
BA-2010[100%|75%] CS-CL 6 LP
BA-2010[50%] BS-CL 6 LP
BA-2010[25%] BS-AC 4 LP
BA-2010 AS-CL 8 LP
Master SS-CL, SS-TAC 8 LP
Dozenten/-innen Michael Staniek
Veranstaltungsart Proseminar/Hauptseminar
Sprache English
Erster Termin 17.10.2022
Zeit und Ort Montags, 15:15-16:45,
INF 327 / SR 3
Commitment-Frist tbd.

Leistungsnachweis

  • Presentation
  • Project

Inhalt

Compared to machine learning models like decision trees, neural networks on their own can not be interpreted. This leads many people to be sceptic about neural networks.

The whole field of Interpretable Machine Learning wants to raise confidence in machine learning by allowing to look into the decision making process of neural networks.

» weitere Kursmaterialien

zum Seitenanfang