Große verfügbare Trainingsdatenmengen und gestiegene Rechenleistung ermöglichten im letzten Jahrzehnt eine Explosion an neuartigen Anwendungen des maschinellen Lernens (ML).
In der Praxis werden ML-Methoden jedoch hauptsächlich in risikoarmen Bereichen wie beispielsweise Textgenerierung oder personalisierten Empfehlungen eingesetzt. Bei höherem Risiko erfolgt zumeist entweder eine zusätzliche menschliche Absicherung oder die Projekte verbleiben im Konzeptstadium.
Um die Anzahl praxistauglicher KI-Anwendungen zu erhöhen, müssen sowohl eine fundierte Bewertung der Sicherheit (Safety) als auch der Schutz vor Angriffen (Security) gewährleistet werden.
Die Vorlesung illustriert Safety und Security von ML-Anwendungen und erklärt potentielle Lösungsansätze an relevanten Beispielen aus der Automobilindustrie und darüber hinaus. Die Vorlesung findet am 15.1.25, 11:30 Uhr an der Hochschule Karlsruhe, Moltkestraße 30 statt, Gebäude Li, Hörsaal Elektrotechnik (he).