Theresa Tran

Data Scientist


Main focus: XAI #insights #fairness #trust

Website/blog: https://www.linkedin.com/in/theretran/

Languages: German, English

City: Frankfurt Rhine-Main Area

Country: Germany

Topics: coding, mentoring, digitalization, women in stem, python, artificial intelligence, femtec, ai, women empowerment, hackathons, ai ethics, explainable ai, femtec alumnae e.v., xai, ki

Services: Talk, Workshop management, Coaching, Interview

  Willing to travel for an event.

  Willing to talk for nonprofit.

Personal note:

References
• (Podcast) "From Fiction to Fact: Was ist dran an künstlicher Intelligenz?" (https://soundcloud.com/lufthansagroup/backup-talk), 2019
• (Video statement) "Theresa Tran | Sind Entscheidungen von KI-Systemen immer nachvollziehbar?" (https://www.youtube.com/watch?v=bhqAvLQXV9g), 2020
• (Interview) "Artificial Intelligence: Trust comes from Understanding" (https://www.lufthansa-industry-solutions.com/de-en/newsroom-downloads/news/trust-comes-from-understanding/), 2019
• (Keynote) "Künstliche Intelligenz & Data Analytics: Auf dem Weg zu einem daten-getriebenen Unternehmen", closing event of the FTA-Zonta mentoring, 2020
• (Talk + Q&A) "Warum sollte man Künstlicher Intelligenz nicht blind vertrauen?", 12min.AI (online) - AI & Nachhaltigkeit, 2020
• (Talk) "AI challenges and how to take a look under the hood – Using Technology to look behind the AI magic", WomenInTechnology (SAP) meets Femtec Alumnae e.V. (together with Nadine Hoffmann, Head of AI Business Service Product Management @ SAP), 2020
• (Talk) "Why should I trust you?", AI Community Meeting of Deutsche Bahn, 2020
• (Talk) "How can Artificial Intelligence help to bring an Elephant efficiently from Berlin to Paris? And why shouldn't you trust AI blindly", Zollhof Know-How Event (together with Max Pillong, Technology Consultant @ Lufthansa Industry Solutions), 2020
• (Talk) "The importance of explainable machine learning", Remote Brown Bag Session of the Artificial Intelligence Center Hamburg e.V. (ARIC), 2020
• (Talk) "The importance of explainable machine learning", Women in IT Summit & Awards Europe, 2019
• (Talk) "New Approaches to Transparency and Machine Learning", Bitkom Privacy Conference, 2019
• (Panel Discussion) 5 Faces Talk, FTAlive of the Femtec.Alumnae e.V., 2020

What is Explainable AI (XAI)?
The term Explainable AI (XAI) refers to approaches that make decisions of AI systems comprehensible to everyone.
Possible structure of a talk on XAI:
• Motivation for XAI (insights, fairness, trust)
• How to open the Black Box: Overview of different eexplanation techniques
• Putting theory into practice: presentation of use cases

And as a personal note: Thank you for all invitations! I wish I could do them all, but unfortunately this is not always possible. I want to give others more spotlight. Therefore I am also happy to put you in touch with other great speakers if I don't have the time at your desired date.

Bio:

Theresa Tran is a data scientist at Lufthansa Industry Solutions, a service provider for IT consulting and system integration. She enjoys transforming meaningless data into meaningful insights that make work processes more efficient and our lives easier. She has experienced first-hand that the best machine learning model is pointless if the user does not trust it. Theresa believes that trust arises from understanding. She used her master's thesis to investigate different approaches to make machine learning models more interpretable. For her work in the field of Explainable AI she received the Women's STEM Award from Deutsche Telekom. In addition, the German Informatics Society (Gesellschaft für Informatik) honored her as AI Newcomer 2019.

In her spare time, Theresa is committed to getting girls and women interested in the STEM sector. Among other things, she has been a dedicated member of the Femtec.Alumnae e.V. (short: FTA), she has organized experimental days for schoolgirls (https://www.femtec-alumnae.org/vorbild-sein/girls-macht-mint/), offered on-site and online AI seminars at the Hacker School (https://hacker-school.de/) and, as a mentor, supported a student in her career planning for a year (https://www.mentoringhessen.de/angebot/mentoring/procareer-mint/).

Further Honors & Awards
1st prize "Wild West Hackathon: Wrangling Data into Actionable Insights (PNW)" Hackathon (endowed with 500$) • Datenlotsen-Preis 2019 (endowed with 2500€) • 1st prize "Fiction2Science" Hackathon in the category "Industry 4.0 & AI" (endowed with 800€) • 3rd prize "Lidl loves Data" Hackathon (endowed with 400€)

Examples of previous talks / appearances:

Theresa Tran | Sind Entscheidungen von KI-Systemen immer nachvollziehbar?
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(Interview)

Auf ihrem Neujahrsempfang am 11.02.2020 unter dem Titel „Künstliche Intelligenz in Deutschland – gestern, heute, morgen“ zeichneten die Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) und der Fraunhofer-Verbund IUK-Technologie zehn prägende Köpfe der deutschen KI-Geschichte aus. Die Begründung zur Auswahl sowie weitere Informationen zur #KI50-Jury finden Sie unter: www.ki50.de.

Theresa Tran arbeitet als Data Scientist bei Lufthansa Industry Solutions. Sie ist Kommunikatorin für Explainable Artificial Intelligence (XAI) und wurde bereits mit mehreren Preisen ausgezeichnet (Frauen-MINT-Award, Datenlotsen-Preis). Mit Explainable AI sind Ansätze gemeint, die Entscheidungen von KI-Systemen nachvollziehbar machen und auf diesem Weg die Akzeptanz von KI steigern. In ihrer Masterarbeit untersuchte sie verschiedene XAI-Methoden und bewies deren Funktionstüchtigkeit mathematisch rigoros. So wird ein verantwortungsvoller Umgang mit KI möglich.

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From Fiction to Fact: Was ist dran an künstlicher Intelligenz?

(Podcast)

Was können wir von künstlicher Intelligenz erwarten? Müssen wir uns davor fürchten? Und wieso veröffentlicht Lufthansa Group Communications einen Fiction Podcast zu diesem Thema? Über diese Fragen spricht Moderator Micky Beisenherz in dieser Talkrunde mit Schauspieler William Cohn, KI-Forscher Ivan Yamshchikov und Lufthansa Industry Solutions Expertin Theresa Tran. (10.11.2019, 46:31)

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Künstliche Intelligenz: Vertrauen durch Verständnis

(Interview)

Die Gesellschaft für Informatik e.V. (GI) und das Bundesministerium für Bildung und Forschung hat zehn herausragende junge KI-Forscherinnen und Forscher ausgezeichnet. Theresa Tran, Data Scientist bei Lufthansa Industry Solutions, ist KI-Newcomerin in der Kategorie Naturwissenschaften und wurde für ihre Forschung auf dem Gebiet Explainable Artificial Intelligence (XAI) geehrt. Wir haben mit Theresa Tran über ihre Auszeichnung und das Vertrauen in die Entscheidungen einer Künstlichen Intelligenz gesprochen. (11.12.2019)

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English Translation: https://www.lufthansa-industry-solutions.com/de-en/newsroom-downloads/news/trust-comes-from-understanding/

The German Informatics Society (GI, Gesellschaft für Informatik e.V.) and the German Federal Ministry of Education and Research have selected ten outstanding young researchers in the field of artificial intelligence. Theresa Tran, Data Scientist at Lufthansa Industry Solutions, is a newcomer to AI in the science category and has been honored for her research into explainable artificial intelligence (XAI). We spoke to Theresa Tran about her accolade and the trust placed in the decisions of artificial intelligence. (December 11, 2019)

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5 Faces Talk auf der FTAlive2020
Video Thumbnail

(Panel Discussion)

Der 5 Faces Talk hatte zwei Schwerpunkte:
1. Persönlicher, privater bzw. beruflicher Hintergrund,
2. FTA/Frauenförderung-Bezug.

Am 20. und 21. März 2020 fand die 5. FTAlive statt. Seit 2016 begeistert die FTAlive als Business und Technologie Konferenz und bietet zwei Tage hochkonzentriertes Arbeiten, Weiterbilden und Vernetzen von und mit Femtec.Alumnae, Netzwerkpartnern und Förderern.

Der Femtec.Alumnae e.V. (kurz: FTA) ist das Netzwerk für hochqualifizierte, technikbegeisterte und engagierte Frauen mit einem akademischen Hintergrund in MINT-Fächern (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft und Technik). Der Verein wurde am 30. August 2008 von Alumnae des Career-Building Programms der Femtec.GmbH gegründet und hat heute über 700 Mitglieder.

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