What Can Explainability Mean for Probabilistic Inference?
Grunddaten zum Vortrag
Art des Vortrags: wissenschaftlicher Vortrag
Name der Vortragenden: Braun, Tanya
Datum des Vortrags: 27.06.2024
Vortragssprache: Englisch
URL zu den Präsentationsfolien: https://www.uni-muenster.de/imperia/md/content/informatik/research/talks/happi_intro.pdf
Informationen zur Veranstaltung
Name der Veranstaltung: sAIOnARA 2024 (Conference on Shaping Trustworthy AI: Opportunities, Innovation, and Achievements for Reliable Approaches)
Zeitraum der Veranstaltung: 25.06.2024 - 27.06.2024
Ort der Veranstaltung: Bielefeld
Webseite der Veranstaltung: https://dataninja.nrw/?p=2071
Veranstaltet von: Data-NInJA
Zusammenfassung
Stichwörter: artificial intelligence; explainability; probabilistic graphical models; lifting; planning; reconciliation
Vortragende der Universität Münster
| Braun, Tanya |
Projekte über die im Vortrag berichtet wurde
Laufzeit: 15.03.2024 - 31.12.2026 Gefördert durch: MKW - Förderlinie „Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen“ - KI-Starter Art des Projekts: Gefördertes Einzelprojekt |