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Full text: VerifAI - Studie zur zielbasierten Standardisierung in der Prüfung und Zulassung intelligenter Entscheidungseinrichtungen von teilautonomen Überwasserfahrzeugen

Abbildungsverzeichnis 
Abbildung 1: Zeitplan mit eingeordneten Arbeitspaketen (AP) zur Durchführung der 
StUdie. rer HEHE HER HER HEN KRRERRERRREERR EEE 10 
Abbildung 2: Arbeitsplan der Studie und Sequenz durchgeführten Aufgaben. ................... 12 
Abbildung 3: Zusammenhang zwischen Künstliche Intelligenz (Kl), Machine Learning 
(ML) und Deep Learning (D-22213 
Abbildung 4: Beispielhafte Machine-Learning-Methoden sortiert nach Lernansatz und 
AufgabentYP. esse EEE 16 
Abbildung 5: Eine quadratische Verteilung von Punkten mit Ausreißern (grün) und 
zugehörige Ausgleichsfunktionen (oranQ®)... ee 17 
Abbildung 6: Unterscheidung zwischen Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit bei 
KI-Modellen. eK 18 
Abbildung 7: Konformitätsbewertungsverfahren nach MED. ver 21 
Abbildung 8: Einführung Modul K im Konformitätsbewertungsverfahren nach MED. ......... 25 
Abbildung 9: Patentanmeldungen mit MASS-Bezug für 1990 bis 2021. 2... 27 
Abbildung 10: Prüfungsvorbereitende Kommunikation von Hersteller zu Prüfer. ................ 32 
Abbildung 11: Prüfkonzept mit Prüfabschnitten und untergliederten Prüfschritten. ............ 35 
Abbildung 12: Modularisierungsprozess von KI-SYStemeN.......e ee 37 
Abbildung 13: Mögliche Modularisierung des AnwendungsbeispielS. ..................0..00000000000 38 
Abbildung 14: Iterative Abstimmung zur Datenbeschaffung zwischen Prüfer und 
Hersteller euer EEE 45 
Abbildung 15: Synthetische Bilder für den Ausdruck "fleet of ships on the horizon".......... 46 
Abbildung 16: Synthetische Bilder für den Ausdruck "fleet of ships on the horizon 
during Storm" ee ERREERREERRRERRRERRRERRREERRERRREEREE EEE 46 
Abbildung 17: Synthetische Bilder für den Ausdruck "ships on the horizon looking 
towards the camera". ee 46 
Abbildung 18: Sicherheitskonzept mit Hauptabschnitten untergeordneten Schritten. ......... 49 
Abbildung 19: Zusammenhang zwischen Varianz und Präzision sowie Bias und 
Richtigkeit als Folgen mangelnder Datenqualität. «u D3 
Abbildung 20: Beispielhafte Veranschaulichung einer Datenbeschreibung mit Hilfe einer 
1111 1 AA 
Fraunhofer Ch.L 
erif Al 
Bundesamt für Seeschifffahrt und Hydrographie
	        
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