263-5052-00L Interactive Machine Learning: Visualization & Explainability
| Semester | Frühjahrssemester 2024 |
| Dozierende | M. El-Assady |
| Periodizität | jährlich wiederkehrende Veranstaltung |
| Lehrsprache | Englisch |
Lehrveranstaltungen
| Nummer | Titel | Umfang | Dozierende | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 263-5052-00 G | Interactive Machine Learning: Visualization & Explainability | 3 Std. |
| M. El-Assady | |||
| 263-5052-00 A | Interactive Machine Learning: Visualization & Explainability | 1 Std. | M. El-Assady |
Katalogdaten
| Kurzbeschreibung | Visual Analytics supports the design of human-in-the-loop interfaces that enable human-machine collaboration. In this course, will go through the fundamentals of designing interactive visualizations, later applying them to explain and interact with machine leaning models. |
| Lernziel | The goal of the course is to introduce techniques for interactive information visualization and to apply these on understanding, diagnosing, and refining machine learning models. |
| Inhalt | Interactive, mixed-initiative machine learning promises to combine the efficiency of automation with the effectiveness of humans for a collaborative decision-making and problem-solving process. This can be facilitated through co-adaptive visual interfaces. This course will first introduce the foundations of information visualization design based on data charecteristics, e.g., high-dimensional, geo-spatial, relational, temporal, and textual data. Second, we will discuss interaction techniques and explanation strategies to enable explainable machine learning with the tasks of understanding, diagnosing, and refining machine learning models. Tentative list of topics: 1. Visualization and Perception 2. Interaction and Explanation 3. Systems Overview |
| Skript | Course material will be provided in form of slides. |
| Literatur | Will be provided during the course. |
| Voraussetzungen / Besonderes | Basic understanding of machine learning as taught at the Bachelor's level. |
Leistungskontrolle
| Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird) | |
Leistungskontrolle als Semesterkurs | |
| ECTS Kreditpunkte | 5 KP |
| Prüfende | M. El-Assady |
| Form | Semesterendprüfung |
| Prüfungssprache | Englisch |
| Repetition | Die Leistungskontrolle wird nur am Semesterende nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich. |
| Prüfungsmodus | schriftlich 120 Minuten |
| Zusatzinformation zum Prüfungsmodus | Final grade: 50% written exam, 50% mandatory project work |
| Hilfsmittel schriftlich | None |
Lernmaterialien
| Hauptlink | Information |
| Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt. | |
Gruppen
| Keine Informationen zu Gruppen vorhanden. |
Einschränkungen
| Plätze | Maximal 190 |
| Vorrang | Die Belegung der Lerneinheit ist bis 03.03.2024 nur durch die primäre Zielgruppe möglich |
| Primäre Zielgruppe | Robotics, Systems and Control MSc (159000)
Elektrotechnik und Informationstechnologie MSc (237000) Doktorat Informationstechnologie & Elektrotechnik (239002) Cyber Security MSc (260000) Cyber Security MSc (EPFL) (260100) Data Science MSc (261000) Informatik MSc (263000) Doktorat Informatik (264002) Statistik MSc (436000) |
| Warteliste | Bis 10.03.2024 |
