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#14 Felix Bießmann: Transparente Daten
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Algorithmen und maschinelles Lernen prägen inzwischen unseren Alltag. Auch in der wissenschaftlichen Forschung, etwa bei Gehirn-Maschine-Schnittstellen, ermöglichen sie innovative Ansätze. Ihre Anwendungen, wie beispielsweise in der Sprach- und Bilderkennung, kommen jedoch nicht vollständig ohne menschliche Kontrolle aus. Für einen verantwortungsvollen Einsatz bedürfen sie ethischer Erwägungen. Als Professor für Maschinelles Lernen am Einstein Center Digital Future und der Beuth Hochschule für Technik Berlin richtet Felix Bießmann seinen Blick auf die zugrundeliegenden Daten und fordert Transparenz in automatisierten Technologien.
32 Episoden
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Algorithmen und maschinelles Lernen prägen inzwischen unseren Alltag. Auch in der wissenschaftlichen Forschung, etwa bei Gehirn-Maschine-Schnittstellen, ermöglichen sie innovative Ansätze. Ihre Anwendungen, wie beispielsweise in der Sprach- und Bilderkennung, kommen jedoch nicht vollständig ohne menschliche Kontrolle aus. Für einen verantwortungsvollen Einsatz bedürfen sie ethischer Erwägungen. Als Professor für Maschinelles Lernen am Einstein Center Digital Future und der Beuth Hochschule für Technik Berlin richtet Felix Bießmann seinen Blick auf die zugrundeliegenden Daten und fordert Transparenz in automatisierten Technologien.
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