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Auflistung nach Autor:in "Siegert, Ingo"

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  • Konferenzbeitrag
    AI Engineering als interdisziplinäres Einführungsmodul zwischen Künstlicher Intelligenz und Ingenieurwesen
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Lang, Sebastian; Siegert, Ingo; Artiushenko, Viktor; Schleiss, Johannes
    Im Wintersemester 2023/2024 wird in Sachsen-Anhalt der Kooperationsstudiengang »AI Engineering — Künstliche Intelligenz in den Ingenieurwissenschaften« eingeführt. Ziel des Studiengangs ist es, Fachkräfte in der Entwicklung und Implementierung industrieller KI-Lösungen auszubilden. Im ersten Fachsemester absolvieren die Studierenden das Modul »Einführung ins AI Engineering«, das einen übergeordneten Rahmen für die im weiteren Studienverlauf vermittelten KI- und Ingenieurmethoden schafft. Dieser Beitrag diskutiert die Herausforderungen in der Entwicklung eines solchen interdisziplinären Einführungsmoduls. Anschließend wird ein Konzept zur Ausgestaltung und Didaktik des Einführungsmoduls präsentiert, das diesen Herausforderungen begegnet.
  • Konferenzbeitrag
    Die Chatbot-Challenge – Spielend mit KI von der Idee zum Dialogsystem
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Siegert, Ingo; Hillmann, Stefan; Görzig, Philline T.; Busch, Matthias; Nehring, Jan; Klinge, Xenia
    In der Chatbot-Challenge sollen Gruppen von vier bis fünf Studierenden ein spannendes Escape-Spiel erstellen, das durch einen Dialog mit einem Conversational Interface erlebt wird. Aufgabe ist es, den Spielverlauf zu planen, mittels des Rasa-Frameworks ansprechend umzusetzen und die Ergebnisse in einer Studie zu prüfen. Hierzu muss nicht nur das KI-gestützte Framework erlernt und angewandt werden, sodass der Chatbot Eingaben verstehen und passend beantworten kann, um das Spiel voranzubringen, sondern auch das Design des Spiels und der Interaktionen iterativ mithilfe von Probanden evaluiert werden. Zum Abschluss der Challenge wird aus allen erstellten Bots der Gewinner in einer Nutzungsstudie ermittelt. Die Chatbot-Challenge wird als hybrides, paralleles Master-Modul an der OvG-Universität Magdeburg und der TU Berlin durchgeführt.
  • Zeitschriftenartikel
    Emotional and User-Specific Acoustic Cues for Improved Analysis of Naturalistic Interactions
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 30, No. 1, 2016) Siegert, Ingo
  • Workshopbeitrag
    Participative Co-Design for inclusive AI: Challenges and Initial Steps for the Development of Inclusive Voice User Interfaces
    (Mensch und Computer 2024 - Workshopband, 2024) Busch, Matthias; Pongratz, Katharina; Dörner, Olaf; Siegert, Ingo
    This paper highlights the challenges of developing AI systems, especially Voice User Interfaces (VUIs), and the need to include the perspectives of individuals with disabilities from the early stages of the development process. The "AI and Educational Sciences Seminar" at Otto-von-Guericke Uni-versity examines the involvement of participants from the regular workshop "Werkstatt Uni" as a focus group for future co-design processes and VUI research. Additionally, the seminar allows edu-cational science students, who do not have programming knowledge, to participate in the design of VUIs. This workshop paper discusses the process and challenges encountered during this initial exploration into inclusive VUI development.
  • Konferenzbeitrag
    Prosodic addressee-detection: ensuring privacy in always-on spoken dialog systems
    (Mensch und Computer 2020 - Tagungsband, 2020) Baumann, Timo; Siegert, Ingo
    We analyze the addressee detection task for complexityidentical dialog for both human conversation and devicedirected speech. Our recurrent neural model performs at least as good as humans, who have problems with this task, even native speakers, who profit from the relevant linguistic skills. We perform ablation experiments on the features used by our model and show that fundamental frequency variation is the single most relevant feature class. Therefore, we conclude that future systems can detect whether they are addressed based only on speech prosody which does not (or only to a very limited extent) reveal the content of conversations not intended for the system.