Methoden zur Messung und Whitebox-Modellierung von menschlichem Verhalten
Teilprojekte:
- Teilprojekt TP1.1: Optimierte Verhaltensexperimente durch KI
Leitung: Frank Jäkel, Tom Wallis - EEG- und NIRS-Experimente (EEG/NIRS-Support) für Projektbereiche 1 und 3
Leitung: Ralf Galuske - Teilprojekt TP1.2: Inverse Reinforcement Learning erklärt menschliches Verhalten
Leitung: Jan Peters - Teilprojekt TP1.N: Entwicklung neuer Methoden zur Untersuchung des menschlichen Problemlösungsverhaltens
Leitung: Constantin Rothkopf, Frank Jäkel
Methoden zur Analyse von Blackbox-Modellen im Maschinellen Lernen
Teilprojekte:
- Teilprojekt TP2.1: Probabilistische Modelle mit und aus tiefen Netzen
Leitung: Angela Yu, Stefan Roth - Teilprojekt TP2.2: Inverse Reinforcement Learning erklärt maschinelles Verhalten
Leitung: Constantin Rothkopf, Heinz Koeppl - Teilprojekt TP2.3: Hybride Modelle: Tiefe und probabilistische, graphische Modelle informieren sich gegenseitig
Leitung: Constantin Rothkopf
Transparente Kooperation zwischen Mensch und Maschine durch Whitebox-Modelle für beide
Teilprojekte:
- Teilprojekt TP3.1: Mensch und Maschine laufen zusammen
Leitung: André Seyfarth - Teilprojekt TP3.2: Menschen und Maschinen lernen miteinander
Leitung: Kristian Kersting - Teilprojekt TP3.3: Menschliches Vertrauen in erklärende KI
Leitung: Ruth Stock-Homburg - Teilprojekt TP3.N: Nutzung des menschlichen Verhaltens für maschinelle Erklärungen
Leitung: Frank Jäkel, Constantin Rothkopf
