Synthetische Daten mit KI: Erzeugung, Einsatz, Grenzen

Synthetische Daten mit KI: Erzeugung, Einsatz, Grenzen — Arten synthetischer Daten.

MODUL 01: WARUM SYNTHETISCHE DATEN?

• Datenschutz, Datenmangel und seltene Fälle
• Arten synthetischer Daten
• Chancen und Risiken
• Live-Demo: aus wenigen echten werden viele synthetische Daten
• Ihre Ausgangslage: Wo fehlen Ihnen Daten?

MODUL 02: ERZEUGUNG

• Verfahren: Sampling, GANs, LLM-generiert
• Tabellarische, Text- und Bilddaten
• Übung: Sie erzeugen einen synthetischen Datensatz
• Der Aha-Moment: realistische Daten ohne echte Personen
• Verfahren passend wählen

MODUL 03: QUALITÄT UND NUTZEN

• Fidelity, Utility und Privacy bewerten
• Bias und Artefakte vermeiden
• Wann synthetische Daten helfen – und wann nicht
• Übung: Sie bewerten die Qualität synthetischer Daten
• Grenzen ehrlich benennen

MODUL 04: UMSETZUNG

• Datenschutz: Re-Identifikationsrisiken
• Einsatz in Test und Training
• Fallstudie: synthetische Testdaten bereitstellen
• Governance
• Ihr Fahrplan zu synthetischen Daten