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%% This is file `example_DarkConsole.tex',
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%% generated with the docstrip utility.
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%% The original source files were:
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%% examples_kmbeamer.dtx (with options: `DarkConsole')
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%% Copyright (c) 2011-2013 Kazuki Maeda <kmaeda@users.sourceforge.jp>
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%% Distributable under the MIT License:
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%% http://www.opensource.org/licenses/mit-license.php
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%%% もし pdfTeX や LuaTeX を使うなら dvipdfmx オプションを外す．
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% \documentclass[dvipdfmx]{beamer}
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% Modified by LianTze Lim to work with fontspec/xelatex
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\documentclass{beamer}
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\usetheme{DarkConsole}
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\usepackage{graphicx}
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\usepackage{caption}
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\title{\texttt{exit iBorderCtrl}}
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\subtitle{KI im Kontext von Sicherheitspolitik}
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\author{verschiedene\footnote{\texttt{AG Link}}}
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\begin{document}
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\begin{frame}
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\maketitle
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\end{frame}
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\begin{frame}{Inhalt}
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\tableofcontents
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\end{frame}
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\section{Was ist iBorderCtrl?}
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\begin{frame}
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\begin{figure}
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\includegraphics[scale = 0.8]{iborderctrl-avatar-300x268.jpg}
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\caption*{Quelle: iborderctrl.eu}
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\end{figure}
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"The avatar is presented in a uniform to convey an air of authority." (K.Crockett et.al.)
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\end{frame}
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\section{Grundlagen DNN}
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\begin{frame}{something}
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something
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\pause
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\begin{enumerate}
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\item 1\pause
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\item 2\pause
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\item 3
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\end{enumerate}
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\pause
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\begin{itemize}
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\item 4\pause
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\item 5\pause
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\item 6
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\end{itemize}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Overfitting}
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\begin{figure}
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\includegraphics[scale = 0.4]{overfitting.png}
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\caption*{Quelle: Sagar Sharma / Towards Data Science}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\section{Bias und KI}
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\begin{frame}{Beispiele diskriminierender KI}
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\begin{itemize}
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\item COMPAS - Risikoabsch\"{a}tzung Gefangener in Florida
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\begin{itemize}
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\item Schwarze Gefangene wurden doppelt so häufig falsch als gewaltt\"{a}tig klassifiziert
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\end{itemize}
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\item Vermittlung von Stellenanzeigen im MINT-Bereich
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\begin{itemize}
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\item Stellenanzeigen wurden häufiger M\"{a}nnern (cis?) angezeigt.
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\end{itemize}
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\item Einstellungsverfahren
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\item Gesichtserkennung, Stimmerkennung, etc.
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\end{itemize}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Arten von Bias}
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\begin{itemize}
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\item Bias in den Daten
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\item Bias durch Design des Algorithmus
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\item Bias durch R\"{u}ckkopplung im Gebrauch
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\end{itemize}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Bias in den Daten}
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\begin{itemize}
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\item Measurement Bias
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\begin{itemize}
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\item Wie werden bestimmte Eigenschaften gemessen/bestimmt?
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\item COMPAS: Verhaftungen auch von Familie etc. wurden genutzt um Risiko zu bewerten
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\end{itemize}
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\item Omitted Variable Bias
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\begin{itemize}
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\item Wichtige Daten werden nicht im Modell berücksichtigt
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\end{itemize}
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\item Represenation Bias
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\begin{itemize}
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\item Fehlende DIversit\"{a}t in den Verf\"{u}gbaren Daten
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\end{itemize}
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\item Aggregation Bias
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\begin{itemize}
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\item Ableiten von Aussagen \"{u}ber Individuen aus Minderheit aus allgemeinem Datensatz
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\end{itemize}
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\item Sampling Bias
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\begin{itemize}
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\item Ungleiche Datenmenge verschiedener Untergruppen
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\end{itemize}
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\end{itemize}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Aggregation Bias und Sampling Bias}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Bias in den Daten}
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\begin{itemize}
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\item Historical Bias
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\item Population Bias
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\item etc.
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\end{itemize}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Bias durch Design}
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\begin{itemize}
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\item Algorithmischer Bias
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\item Evaluations Bias
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\item etc.
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\end{itemize}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Bias durch R\"{u}ckkopplung}
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\end{frame}
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\section{Interpretierbarkeit und KI}
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\begin{frame}{Was heisst interpretierbar?}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Wieso will mensch Interpretierbarkeit?}
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\end{frame}
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\section{iBorderCtrl - Forschungsergebnisse}
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\begin{frame}{Aufbau iBorderCtrl}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Verwendete Daten und Ergebnisse}
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\end{frame}
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\begin{frame}{Testerbenisse}
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\begin{itemize}
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\item Anzahl verschiedener Personen in der Testdatenmenge : 1
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\item Emprische Varianz der Tests:
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\end{itemize}
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\begin{figure}
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\includegraphics[scale = 0.36]{Ergebnis_ibc}
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\end{figure}
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\end{frame}
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\end{document}
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%\endinput
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%% End of file `example_DarkConsole.tex'. |