Schmid, UteTresp, VolkerBethge, MatthiasKersting, KristianStiefelhagen, RainerReussner, Ralf H.Koziolek, AnneHeinrich, Robert2021-01-272021-01-272021978-3-88579-701-2https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34792Aktuelle Forschungsarbeiten aus dem Bereich Künstlichen Intelligenz werden vorgestellt. Dabei werden drei Perspektiven auf das Gebiet Maschinelles Lernen präsentiert, die über rein datenintensive Blackbox-Verfahren hinausgehen: Es werden Methoden vorgestellt, mit denen Erklärungen für die Entscheidungen von KI-Systemen generiert werden, aktuelle neurowissenschaftlich Ansätze zum maschinellen Sehen gezeigt und eine Möglichkeit Vorwissen in den Prozess des machinellen Lernens einzubringen aufgezeigt.deErklärbare KIWissensgraphenComputer Sehen10.18420/inf2020_081617-5468