Vortrag

Workshop: MLOps, Model Governance und Explainable AI

Unternehmen, die Machine Learning (ML) in ihrem Kerngeschäft zur Anwendung bringen möchten, müssen MLOps, Model Governance und Explainable AI implementieren, um ML-Systeme in Produktion bringen und langfristig erfolgreich betreiben zu können.

Der Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz (KI) insgesamt bringt Verantwortung und Verpflichtungen mit sich. In vielen Bereichen müssen Unternehmen bereits regulatorische Vorgaben einhalten, die absehbar durch neue und KI-spezifische Auflagen ergänzt werden. So hat die EU-Kommission im April 2021 den Entwurf für eine KI-Verordnung vorgelegt, in der ein europäischer Ansatz für einen Rechtsrahmen für den Einsatz von KI formuliert wird. Schon jetzt zeichnet sich ab, dass die Umsetzung dieser Verordnung in die Praxis Unternehmen vor neue Herausforderungen stellen wird.

Neben regulatorischen Vorgaben sind es in vielen Anwendungsgebieten, in die KI zunehmend Einzug hält, hohe unternehmerische Risiken, die dazu führen, dass hohe Anforderungen an die Güte und Kontrolle von KI-Systemen gestellt werden müssen. Insbesondere dann, wenn in Fachprozessen Menschen Hand in Hand mit KI-Systemen arbeiten, besteht ein großer Bedarf, die automatisierten Entscheidungen in einer für die jeweilige Zielgruppe verständlichen Form zu erläutern und zu begründen.

Häufig steht auf dem Weg in den Produktivbetrieb von ML-basierten Systemen zunächst das Thema MLOps im Vordergrund: Wie muss die Infrastruktur aussehen? Wie können Trainings-Pipelines und Monitoring realisiert werden? Die Relevanz von Model Governance und Explainable AI wird für viele Unternehmen hingegen erst dann in vollem Umfang deutlich, wenn das erste Produktions-Deployment kurz bevor steht.

In diesem Workshop zeigen wir, dass der Betrieb von KI-Systemen im Einklang mit aktueller wie zukünftiger Regulatorik und unternehmerischen Anforderungen keinesfalls ein abstraktes, sondern ein konkret lösbares Problem darstellt. Gemeinsam mit den Teilnehmerinnen und Teilnehmern erarbeiten wir anhand praxistauglicher Frameworks und alltagsnahen Anwendungsfällen ein umfassendes Verständnis, wie MLOps, Model Governance und Explainable AI als unverzichtbare Bausteine für einen erfolgreichen und zukunftsfähigen KI-Einsatz ineinandergreifen.

Datum
31.01.2022
Uhrzeit
10:00 - 17:00
Online Event
OOP 2022