Aktuelles

Kick-off-Workshop des Projekts DZdA – Deutsches Zentrum für digitale Aufgaben in der Hochschullehre

Der Kick-off-Workshop des Projekts Deutsches Zentrum für digitale Aufgaben in der Hochschullehre (DZdA) fand als zweitägige, intensive Veranstaltung mit allen neun Projektpartnern aus Hochschulen in ganz Deutschland statt. Gastgeber war die OTH Amberg-Weiden, die gemeinsam mit der Strategieberatungsfirma pictomind GmbH durch die Veranstaltung führte. Ziel des Workshops war es, ein gemeinsames Projektverständnis zu schaffen, strategische Ziele zu definieren und die Grundlage für eine erfolgreiche Zusammenarbeit zu legen.

Paper akzeptiert: IEEE Big Data 2025

Unser Paper "A Deep Latent Factor Graph Clustering with Fairness-Utility Trade-off Perspective" wurde bei IEEE Big Data 2025 akzeptiert. Herzlichen Glückwunsch Siamak!

The Multifaced Nature of Bias in AI: Impact on Model Generalization, Robustness, and Fairness

Beim EU AI Fairness Cluster-Meeting in Brüssel in der vergangenen Woche präsentierte Eirini Einblicke in die verschiedenen Formen von Bias in der KI in einem Vortrag mit dem Titel „The Multifaced Nature of Bias in AI: Impact on Model Generalization, Robustness, and Fairness“

EU AI Fairness Cluster in Brüssel

Eirini nahm am Abschlussevent des EU AI Fairness Cluster in Brüssel teil. Es war eine großartige Gelegenheit, verschiedene Aspekte von Fairness in der KI zu erkunden.

Paper akzeptiert: IEEE ICDM 2025

Unser Paper "TABFAIRGDT: A Fast Fair Tabular Data Generator using Autoregressive Decision Trees" wurde für IEEE ICDM 2025 akzeptiert. Herzlichen Glückwunsch an Manolis und alle weiteren involvierten Personen!

Maschinen wie wir?

Eirini hat an der INDOR Ringvorlesung “Maschinen wie wir? Wie KI Bildung, Wirtschaft und Gesellschaft herausfordert” im WT24 teilgenommen. Sie steuerte einen Kurzvortrag über KI-Bias (das Nützliche, das Schlechte und das Schädliche) bei, der auch die Grundlage für ein Kapitel im Buch „The Multifaced Nature of Bias in AI: Impact on Model Generalization, Robustness, and Fairness“ bildete.