Konzept-basierte Erklärungen stellen eine Möglichkeit dar, um über verschiedene Beispiele hinweg für die Prediktion bedeutsame Strukturen in Deep Learning Modellen zu identifizieren. Diese Verfahren wurden kürzlich im Bereich der Bildklassifikation entwickelt (https://arxiv.org/abs/2203.06043) und sollen im Rahmen dieser Arbeit auf Zeitreihen als Datenmodalität adaptiert werden. Die identifizierten Konzepte können z.B. mit Motiven aus der Zeitreihenliteratur (https://arxiv.org/abs/2206.03735) verglichen werden. Mögliche Anwendungsfelder sind beispielsweise EKG, EEG/PSG und weitere.

Programmierkenntnisse in Python, Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning, idealerweise Vorkenntnisse in PyTorch