Projekt mit BVG: KI zur Archivierung von Bauunterlagen (OCR, alte Handschrift)
Entwicklung einer SAP Fallstudie zum Controlling auf Basis der Bike Fallstudie, welche Studierende in Gruppen bearbeiten müssen.
Entwicklung einer Fallstudie im Fach Controlling (mit oder ohne SAP), bei welchem Unterhaltungen mit Avataren eingesetzt werden (z.B. HeyGen, Stimme elevenlabs, Inhalt z.B. OpenAI/Gemini API)
KI-Ethik Themen
Systematischer Vergleich von KI-Richtlinien verschiedener Hochschulen
LLMs können theoretisch auch zur Bewertung von Bachelor/Master/Hausarbeiten eingesetzt werden. Testen Sie Prompt Injection Strategien um diese zu umgehen
DSA (Digital Services Act) Anforderungen für Transparency Disclosures und wie werden diese umgesetzt? (siehe Beispiel: https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a1678508)
Faire und transparente KI im Personalmanagement
Vergleich von User Interfaces von KI Anwendungen im Personalmanagement auf ihre Transparenz hin (Sie sammeln systematisch Abbildungen und Informationen zu UI von KI-Systemen im Personalmanagement und analysieren diese).
KI zur Beurteilung der Arbeit von Customer Service Agents/KI im Qualitätsmanagement des Kundensupports
Natural Language Processing, Mediendarstellung
Erhebung und Analyse von YouTube Videobeschreibungen von deutschsprachigen Lernvideos für Vorschulkinder
Es wurde vielfach gezeigt wurde, dass in populären Werken in Literatur und Film männliche Protagonisten stark überrepräsentiert sind und dass dies auch für KI-generierte Geschichten gilt : Diese assoziierten weibliche Hauptfiguren auch eher mit Familie und Aussehen und männliche eher mit Politik, Krieg oder Maschinen (Lucy und Bamman 2021).
Reproduzieren Sie die genannte Studie von 2021 – gilt dies auch für moderne Sprachmodelle? Eher in deutscher oder eher in englischer Sprache?
Verwendung von multimodalen LLMs (z.B. openAI Schnittstelle) um Bildungsmaterialien für blinde Schüler*innen zugänglich zu machen (Weiterarbeit an Projekt TRAIL), Kooperation mit Zeuneschule (Blindenschule), Umsetzung E-Buch Standard, LaTeX.
Untersuchung der Darstellung von Geschlechtern in Medien für Kinder im Kita-Alter (z.B. Kinderbüchern, Kinderwebseiten, Kinderapps) ( Scrapen von entsprechenden Daten z.B. von Youtube, Appstore, Netflix/Disney+ Filmbeschreibungen (ohne Altersbeschränkung!);
dann Verwendung von Natural Language Processing – z.B. welche Berufe haben Frauen/Männer)
KI Themen
Literature Review: Vergleich der Fähigkeiten von KI Modellen typische Klausuraufgaben in verschiedenen Studiengängen zu lösen (Vergleich von Veröffentlichungen hierzu)
Eigene Experimente: Vergleich der Fähigkeiten von offenen KI-Modellen typische Klausuraufgaben in verschiedenen Studiengänge zu lösen
Projekt „Fair Enough?“ und TranKI
Transparente Benutzerschnittstellen für KI – Systeme – Prototypen (z.B. mit Figma)
Apply one or multiple XAI approaches on one or multiple ML models, e.g. LIME, SHAP, counterfactuals (Guidotti, Wachter et al.), prototypes (Kim et al., Li et al.), concepts, rule-based explanations (Delauny et al., Ribeiro et al.)
Themengebiet People Analytics
Analyse des ESCO Datensatzes (skills und/oder occupations) in Hinblick auf Beruf die überwiegend von Männern/Frauen ausgeübt werden und die jeweils damit verbunden Skills.
Einsatz von Ontologien/semantischen Modellen im Personalbereich
Aufbau einer Skill-Ontology z.B. auf Basis von Modulbeschreibungen
Systematische Untersuchung der Überwachungsfunktion von Office365 und Workplace Analytics (siehe auch Link)
Erweiterung des XAI Demonstrators https://github.com/XAI-Demonstrator/xai-demonstrator, https://www.erklaerbare-ki.de/xai-demonstrator/
Themengebiet Gender Data Gap
(Literaturhinweis: Invisible Women/Unsichtbare Frauen von Caroline Criado-Perez)
Untersuchung von öffentlich verfügbaren Datensätzen auf die Berücksichtigung aller Geschlechter/marginalisierter Gruppen
Prototypische Implementierung eines Webanwendung (Expertensystem) zur gendersensiblen Datenerfassung
Prototypische Implementierung einer LLM Anwendung, welche Nutzer_innen bei der Analyse von Datensätzen, z.B. in Bezug auf das Gender Data Gap unterstützt