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Kooperatives Promotionskolleg Data Science und Analytics
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P1: Datenbasierte Modellierung und Modellreduktion
P2: Data Science für medizinische Therapieinnovationen: von bayesianischer Entscheidungsfindung zu kausaler Ereigniszeitanalyse
P3: Nutzer*innenzentrierte Entwicklung und Evaluation von XAI-Methoden
P4: Wie entscheiden Neuronale Netze?
P5: Intelligente Steuerung von Speichern zur Netzstabilisierung
P6: Erklärung von Klassifikatiosentscheidungen hybrider Systeme
P7: Datengetriebene Erfassung, Analyse, Erklärung und Behandlung von Diskrepanzen zwischen digitalen Workflows und Realweltprozessen
P8: Erklärbarkeit bei komplexitätsreduzierten maschinellen Lernverfahren
P9: Serviceroboter mit vertrauenswürdigen situativen Entscheidungen
P10: Zuverlässige Bewertung von medizintechnischen Zeitreihen
P11: Verbesserung von automatisiertem Maschinellem Lernen durch Erklärbarkeitsmethoden
P12: Integration, Evolution und Wartbarkeit von Modellen des Maschinellen Lernens im produktiven Einsatz
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