Roman Englert - Keynote Speaker & Vortragsredner

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PROFESSIONAL CV

Prof. Dr. habil. Roman A. Englert
(venia legendi für Künstliche Intelligenz)

> 60 internationale Veröffentlichungen und 16 Patente
University of Siegen, Faculty III
New Media and Information Sciences

Interview mit Roman Englert Trivia

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FORSCHUNG

Wie mächtig kann Künstliche Intelligenz werden? / Kann Sie den Menschen ersetzen?
Wie wichtig sind vollständige Trainingsdaten? Kann eine Unvollständigkeit erkannt und korrigiert werden?
UX modeling under uncertainty

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Gödel‘s incompleteness theorem tells that the power of AI systems is limited The power of AI domains depends on bias mitigation that influences the computational tractability

1

AI domain: Training sample for a NN

Training sample may contain syntactic and semantic bias

2

Bias mitigation

IC

New features are represented as integrity contraints

Semantic bias mitigation and new features and their reformulation as integrity contraints

R. Englert and J. Muschiol (2022b)

siehe auch Veröffentlichungen

3

Result

Integrity constraints limit the power of AI systems
→ Limitation of the power is domain-dependent

Weak AI

Extended domain-dependent AI system

Strong AI

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VORTRAGSTHEMEN

Künstliche Intelligenz (siehe auch
Forschung
)
Digitalisierung und 5G
KI in der Gesundheitsbranche und Medizin

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VERÖFFENTLICHUNGEN

R. Englert (2022): Digitale Anamnese. In: Smarte Medizin. Herausgeber D. Matusiewicz und A. Martin. Hogrefe.
R. Englert and J. Muschiol (2022a). Numerical Evidence That the Power of Artificial Neural Networks Limits Strong AI, Advances in Artificial Intelligence and Machine (AAIML), Volume 2, Issue 2, pp. 338-346.
R. Englert and J. Muschiol (2022b): Training Data Improvement by Automatic Generation of Semantic Networks for Bias Mitigation, American Journal of Information Science and Technology. Volume 6, Issue 1, pp. 1-7.
Englert (2020): KI in der Telekommunikation mit 5G. In: Angewandte Künstliche Intelligenz. Springer-Verlag.
R. Englert & J. Muschiol (2020). Syntactic and Semantic Bias Detection and Countermeasures. In International Conference on Computational Science (pp. 629-638). Springer.
Note: Included in the global program OSTP to ensure important research, Springer Nature.
R. Englert, (1995): Inducing Integrity Constraints from Knowledge Bases. In „KI“, Lecture Notes in Computer Science. Volume 981, pp. 77-88, Springer.

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TALKS

Ein Fokus liegt auf der Mächtigkeit und Transparenz von KI. Es werden auch Fragen zu gesellschaftlichen und ethischen Aspekten der KI diskutiert.

Ripuaria Bonn: Applied AI
TDG GmbH: Tech Talk 5G
Med. Qualitätszirkel: Auswirkungen von KI auf den urologischen Alltag
Teneriffa: KI und Inklusion
Konrad-Adenauer-Stiftung, Cadenabbia: Applied AI und soziale Auswirkungen / Ethik (verschoben)
Telekom Holding: AI for Telcos
T-Systems Academy: 5G Campus Networks
Impulsvorträge KI an der FOM und weitere…

Keynote Speaker & Vortragsredner

Künstliche
Intelligenz einfach
erklärt

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Wie weit muss
Künstliche Intelligenz
nachvollziehbar und
verständlich sein?
Eine Kontroverse!
Prof. Dr. habil. Roman Englert