Die Anforderungen an Datenvisualisierung haben sich durch den Einsatz Künstlicher Intelligenz verändert, da KI-Systeme große Datenmengen verarbeiten und komplexe Ergebnisse erzeugen, die visuell aufbereitet werden müssen. Datenvisualisierung im KI-Kontext dient sowohl der Exploration von Rohdaten als auch der Kommunikation von Modellergebnissen. Dieser Kurs behandelt die wesentlichen Visualisierungsansätze im KI-Umfeld.

Kursinhalt
1. Datenvisualisierung in der explorativen Analyse
  • Visualisierungstypen für verschiedene Datenstrukturen
  • Erkennen von Mustern, Ausreißern und Zusammenhängen visuell
  • Tools und Bibliotheken für explorative Visualisierung

2. Visualisierung von KI-Modellergebnissen
  • Darstellung von Klassifikationsergebnissen und Konfusionsmatrizen
  • Visualisierung von Feature-Importance und Modellbeiträgen
  • Erklärbarkeits-Visualisierungen für KI-Modelle

3. Interaktive Dashboards und KI-Monitoring
  • Aufbau von Dashboards zur Überwachung von KI-Modellen
  • Visualisierung von Modell-Drift und Datenschieflagen
  • Anforderungen an Monitoring-Dashboards in produktiven KI-Systemen

4. Kommunikation von KI-Erkenntnissen durch Visualisierung
  • Visualisierungsprinzipien für nicht-technische Empfänger
  • Storytelling mit Daten im KI-Kontext
  • Vermeidung von Fehlinterpretationen durch klare Visualisierungsgestaltung

Berufliche Relevanz
  • Fachkräfte in KI-Projekten kommunizieren Modellergebnisse verständlich und überzeugend
  • Visuelle Exploration verbessert das Verständnis von Daten vor der Modellentwicklung
  • Monitoring-Dashboards sichern die Qualität von KI-Systemen im laufenden Betrieb