Die Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) hat einen wachsenden Bedarf an Auditierungsverfahren hervorgerufen, die darauf abzielen, Vertrauen und Transparenz in KI-Systeme zu schaffen. Diese Forschungsarbeit widmet sich einer umfassenden Untersuchung der gegenwärtigen Methoden, Ansätze und Konzepte zur Auditierung von KI-Systemen. Das Hauptziel besteht darin, verschiedene Aspekte wie Zuverlässigkeit, Sicherheit und ethische Integrität zu gewährleisten.
Ein weiterer wichtiger Fokus dieser Forschungsarbeit liegt auf der Beurteilung des Potenzials dieser Auditierungsansätze für die Integration in die Produktentwicklung und Markteinführung von KI-Systemen. Dies ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Vorteile der KI-Auditierung in einer breiten Palette von Industrien genutzt werden können.
Die Ergebnisse dieser umfangreichen Forschungsarbeit bieten nicht nur Einblicke in die aktuellen Trends und Herausforderungen im Bereich der KI-Auditierung, sondern zeigen auch auf, wie diese Ansätze dazu beitragen können, die zukünftige Technologielandschaft zu gestalten. Die Implementierung dieser Auditierungsverfahren könnte dazu beitragen, die Verbreitung von KI-Systemen in verschiedenen Sektoren sicherer, vertrauenswürdiger und ethisch verantwortungsbewusster zu gestalten.
Technologien: Microsoft Azure
Studiengänge: Allgemeine Informatik, Wirtschaftsinformatik, Medieninformatik, Wirtschaftsingenieurwesen, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mechatronik und digitale Produktion (oder vergleichbar)
Art der Thesis: Master
