AI Talks @JMU 2021 - CAIDAS introduces itself

Data Science@CAIDAS - Von Textanalyse in Digital Humanities über Bienenanalyse bis zur Betrugserkennung in ERP Daten

This talk will be in German.

Die Digitalisierung durchdringt immer mehr Bereiche unseres Lebens und Daten werden fast überall erfasst und gesammelt. Im Internet hinterlassen die meisten Nutzer eine ganze Reihe von digitalen Spuren, z.B. beim Shoppen oder als Social Media Post. Digitale Spuren sind sich auch z.B. in der Medizin, im Verkehr, in der Produktion, in der Ausbildung oder auch in der Wissenschaft zu finden und werden immer mehr gesammelt. Ein zentraler Baustein der Data Science Forschung ist die Entwicklung neuer Methoden zur Analyse dieser Daten mittels Machine Learning und statistischen Methoden.

Im Vortrag werden entlang mehrerer Anwendungsgebiete aktuelle Data Science Forschungsergebnisse vorgestellt. Der erste Schwerpunkt liegt auf der Sentimentanalyse von Text, die sich nicht nur zur Analyse von Romanen eignet, sondern auch wichtige Einblicke in eSports-Messages gibt. Im zweiten Teil geht es um die Erkennung von Anomalien in Daten aus smarten Bienenstöcken, die auf Verhaltensänderungen oder auch Eingriffe des Imkers schließen lassen. Abschließen wird der Vortrag mit neuen Deep Learning Methoden zur Erkennung von Betrug in ERP Daten. Diese drei Bereiche zeigen nicht nur die Anwendungsbreite der Data Science Forschung sondern auch das Potential für weitere zukünftige Anwendungsfelder in denen in absehbarer Zeit immer detaillierter Daten vorliegen werden.

Reconciling knowledge-based and data-driven AI for human-centric machine learning

This talk will be in German.

For many practical applications of machine learning it is appropriate or even necessary to make use of human expertise to compensate a too small amount or low quality of data. Taking into account knowledge which is available in explicit form reduces the amount of data needed for learning. Furthermore, even if domain experts cannot formulate knowledge explicitly, they typically can recognize and correct erroneous decisions or actions. This type of implicit knowledge can be injected into the learning process to guide model adapation. These insights have led to the so-called third wave of AI with a focus on explainablity (XAI). In the talk, I will
introduce research on explanatory and interactive machine learning. I will present inductive programming as a powerful approach to learn interpretable models in relational domains. Arguing for the need of specific exlanations for different stakeholders and goals, I will introduce different types of explanations based on theories and findings from cognitive science. Furthermore, I will show how intelligent tutor systems and XAI can be combined to support constructive learning. Algorithmic realisations of explanation generation will be complemented with results from psychological experiments investigating the effect on joint human-AI task performance and trust. Finally, current research projects are introduced to illustrate applications of the presented work in medical diagnostics, quality control in industrial production, file management, and accountability.

Computational Literary Studies – Ein neues Forschungsparadigma in der Literaturwissenschaft

This talk will be in German.

Die digitale Analyse einzelner literarischer Texte hat ihre Ursprünge in den 1960er Jahren und die Untersuchung literarischer Texte im Rahmen eines empirischen Rahmen ist sogar noch älter, aber erst die Verfügbarkeit größerer digitaler Textsammlungen hat die literarische Datenanalyse mit vielen Tausenden von Texten in den letzten 10-15 Jahren möglich gemacht. Der Vortrag wird anhand unserer Forschung in den letzten Jahren verschiedene Themenfelder und Ansätze und Forschungsfragen des Feldes CLS darstellen, das auch Gegenstand eines laufenden DFG-Schwerpunktprogramms ist.
 

Optical Document Recognition - Alte Drucke, alte Musikstücke, Tabellen, Rechnungen

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Bildverarbeitung ist eine Erfolgsgeschichte der Künstlichen Intelligenz. In diesem Vortrag betrachten wir ein Spezialgebiet, die optische Dokumentenerkennung z.B. für alte Drucke, alte Musikstücke aber auch für die Erkennung und Interpretation von Tabellen oder Rechnungen aus eingescannten Bildern. Dabei werden neuronale Netze zur Layout-Erkennung der Bilder und zur Transkription der darin enthaltenen Texte (Optical Character Recognition; OCR) sowie semantische Methoden zur Nachkorrektur der Texte und zur semantischen Interpretation (z.B. Lesereihenfolge, Bedeutung der Tabellen oder Rechnungen) kombiniert.

From Data to Decisions - The Prescriptive Journey

Business analytics has gathered a lot of attention during the last years. Although descriptive and predictive analytics have become well-established in practice, prescriptive analytics has just started to emerge with a different paradigm. Prescriptive analytics aims to prescribe decisions on the basis of the predictive analytics outcomes and involves an interdisciplinary approach with advances from Optimization, Decision Sciences, and Machine Learning. Key aspects of successful prescriptive analytics solutions include process integration (data access & quality), actionability (converting predictions to actions) and business value (measuring the benefit).

The talk aims to develop the business economics perspective on machine learning and provide a roadmap for future research and opportunities for collaboration.

Ethische und rechtliche Fragen im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz

This talk will be in German.

Künstliche Intelligenz dringt in immer mehr Bereiche unseres Lebens vor. Dabei stellen sich vermehrt Rechtsfragen: Wer trägt die Verantwortung für von Künstlicher Intelligenz hervorgerufene Schäden? Kann KI geistiges Eigentum generieren, und wem steht es zu? Reichen unsere Strafvorschriften aus, um sozialschädliche Verhaltensweisen in virtuellen Welten angemessen zu erfassen? Diese und andere Fragen sollen analysiert und beantwortet werden.

Virtual All of Us - Hybrid Social VR with Avatars and AIs

Tomorrows cyberspace will connect humans and AIs in social encounters not experienced today. Hybrid social virtual worlds populated with lifelike virtual avatars and agents will significantly blur the borders between the real and the digital realm. What is real? Who is real? This talk will highlight current approaches to embodied virtual humans, the impact of a realistic human-like appearance, and the role AI plays in the development as well as in potential applications of this technology.