EXPLAINABILITY VON BLACK-BOX ALGORITHMEN

Hilfskraftstelle

Themen-Schwerpunkt: Maschinelles Lernen, Software-Entwicklung, Wissen und Informationsdienste
Studiengänge: Informatik, Informationswirtschaft, Wirtschaftsinformatik, Wirtschaftsingenieurwesen

Umfeld

Neuronale Netze erzielen herausragende Ergebnisse in einer Vielzahl von Applikationen, wie Bildklassifikation, Zeitreihenanalyse oder Situationserkennung. Jedoch operieren sie dabei als "Black
Boxes", die nur bedingt Einblick in die zugrundeliegende Entscheidungsfindung ermöglichen. Das limitiert deren Einsatz in der Praxis, da Erklärbarkeit die Grundlage für das Vertrauen des Menschen in die Entscheidung bildet.
Zu diesem Zweck entwickeln wir, die Forschungsgruppe IPE-WIM, "Explainability"-Algorithmen für unterschiedliche Einsatzzwecke, wie zum Beispiel Zeitreihendaten oder Bilder. Unsere generischen Ansätze, zum Beispiel die Verwendung von evolutionären Algorithmen, ermöglichen den Einsatz der Techniken in einer großen Bandbreite an Anwendungen. Zur Unterstützung unserer Forschung im Bereich Explainability suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine studentische Hilfskraft.

Aufgaben

  • Literaturrecherche in Themen rund um die Explainability von Black-Box Algorithmen.
  • Entwicklung von Ansätzen zur interaktiven Generierung von Erklärungen und Counterfactuals, sowie Technike zur synthetischen Datengenerierung.
  • Unterstützung der Projektarbeit (https://www.dpnb.de/)

Wir bieten

  • Spannende Einblicke in aktuelle Forschungsgebiete der Informatik
  • Die Möglichkeit sich in neue Technologien, Script- oder Programmiersprachen einzuarbeiten
  • Eine angenehme Arbeitsatmosphäre und konstruktive Zusammenarbeit

Wir erwarten

  •  Grundkenntnisse in Machine Learning
  • Erste Progammierkenntnisse in Python (oder einer vergleichbaren Sprache)
  • Erste Erfahrung oder Bereitschaft zur Einarbeitung in Web-Development, z.B. JavaScript, VueJS
  • Selbstständiges Denken und Arbeiten
  • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement

Bewerbung

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Jacqueline Höllig, hoellig@dont-want-spam.fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • Kurzes Motivationsschreiben mit Angabe der Interessen,
  • Aktueller Notenauszug
  • Tabellarischer Lebenslauf

Weitere Informationen

  • Start: ab sofort
  • Gerne könnt Ihr uns auch bei Interesse an Abschlussarbeiten in diesem Themengebiet ansprechen