392119 Explainable AI for Affective Computing (PjS) (SoSe 2022)

Inhalt, Kommentar

Affective computing deals systems that process or simulate human affect, including emotions, through the analysis of human behavior. Increasingly applications for the detection of affect and emotions are moving toward the use of deep learning and other black box models. Due to the strongly personal nature of behavior analysis and significant variations in emotional expression between individuals, models should be made transparent and explainable. In this seminar, we will learn about state-of-the-art approaches and associated challenges for explainable affective computing. Since affective computing typical deals with multimodal data, this seminar will look at explainability methods for visual, audio, and text data. Additionally, we will explore emerging research in explainability for multimodal systems. This seminar will include both theoretical and practical methods. Therefore, you will be expected to have a working knowledge of implementing and working with deep learning models in TensorFlow and Keras.

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

Rhythmus Tag Uhrzeit Format / Ort Zeitraum  

Zeige vergangene Termine >>

Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-KR Cognitive Computing / Kognitives Rechnen - unbenotete Prüfungsleistung Studieninformation
39-M-Inf-VKI Vertiefung Künstliche Intelligenz Spezielle Themen der Künstlichen Intelligenz unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Keine Konkretisierungen vorhanden
Kein Lernraum vorhanden
registrierte Anzahl: 16
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
SS2022_392119@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_327880748@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
15 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 4
E-Mailarchiv öffnen
Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Mittwoch, 2. März 2022 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 3. Februar 2022 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 3. Februar 2022 
Art(en) / SWS
PjS / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
Fragen oder Korrekturen?
Fragen oder Korrekturwünsche zu dieser Veranstaltung?
Planungshilfen
Terminüberschneidungen für diese Veranstaltung
Link auf diese Veranstaltung
Wenn Sie diese Veranstaltungsseite verlinken wollen, so können Sie einen der folgenden Links verwenden. Verwenden Sie nicht den Link, der Ihnen in Ihrem Webbrowser angezeigt wird!
Der folgende Link verwendet die Veranstaltungs-ID und ist immer eindeutig:
https://ekvv.uni-bielefeld.de/kvv_publ/publ/vd?id=327880748
Seite zum Handy schicken
Klicken Sie hier, um den QR Code zu zeigen
Scannen Sie den QR-Code: QR-Code vergrößern
ID
327880748
Zum Seitenanfang