Time: Dienstag, 4.DS (13:00 bis 14:30), einmalig für Kick-off.
Dienstag, 4.DS (13:00 bis 14:30) für die Präsentationen im Januar.
Restliche Treffen mit dem Betreuer nach Vereinbarung.
Location: APB 3105
Quantity: 0V/2Ü/0P SWS
Language: German (English on request)
Modules: Informatik (Bachelor): INF-B-510, INF-B-520, INF-B-610; Medieninformatik (Bachelor): INF-B-530, INF-B-540, INF-B-610; Weitere Studiengänge: WI-BA-08

Discrimination in Machine Learning

About

Machine Learning und Big Data sind weitverbreitete Forschungsthemen. Über die letzten Jahre hat sich dabei gezeigt, dass Algorithmen, Daten und Modelle einen erheblichen Hang zur Diskriminierung haben. Diskriminierung kann hierbei als Benachteiligung durch persönliche Eigenschaften oder Zugehörigkeiten, wie Geschlecht, Religion oder Sexualität, gesehen werden. Gerade bei bewertenden Verfahren (Kreditwürdigkeit, Straffälligkeitsrisiko) führt dies zu erheblichen Problemen. In diesem Seminar soll Diskriminierung in Machine Learning von wissenschaftlicher Seite untersucht werden und deren Umgang und Auffassung in wissenschaftlichen Arbeiten evaluiert werden.

Themen

Bitte zum Kick-off schon zwei bis drei Wunschthemen auswählen, damit die Vergabe ohne Probleme abläuft. Im Zweifelsfall dürfen auch Themen aus dem Hauptseminar verwendet werden.

Kick-off-Meeting

Das Kick-off-Meeting findet am 16.10.2018, 13:00 Uhr im APB 3105 statt. Zum Termin wird die Themenzuteilung festgehalten und die jeweiligen Betreuer zugeordnet. Um Überschneidungen auflösen zu können, sollte jeder Seminarteilnehmer schon vorher 2-3 Themen auswählen. Die Themen werden mit dem jeweiligen Betreuer an individuell vereinbarten Terminen besprochen. Die Präsentation erfolgt dann zum Ende des Semesters üblicherweise Dienstags, 13:00-14:30 Uhr, im Raum APB 3105. Zur Vorbereitung der schriftlichen Ausarbeitung verwenden sie bitte die Vorlage “ACM proceedings template (standard)” von dieser Seite (acmart-master.zip bzw. Interim layout.docx).

Ziele

Ein Proseminar soll die Fähigkeit vermitteln,

  • sich anhand von wissenschaftlicher Fachliteratur über ein Problem selbständig zu informieren,
  • eine Zusammenfassung des Standes der Wissenschaft in einem mündlichen Vortrag von 20 Minuten zu präsentieren,
  • seine Auffassung in einer Diskussion zu vertreten und
  • sich mit wissenschaftlichen Texten kritisch auseinanderzusetzen

Kontakt

Schreiben Sie uns eine E-Mail an: sya-db-hsdb@groups.tu-dresden.de