Odhalte v letním semestru tajemství umělé inteligence!

Odhalte v letním semestru tajemství umělé inteligence!

Dne 28. června 2025 bude slavnostně zahájen program letního semestru sobotní univerzity Fakulty matematiky a přírodních věd Univerzity v Rostocku. Profesor Roger Labahn ve své přednášce osvětlí matematické základy umělé inteligence (AI). Hlavním cílem této přednášky je poskytnout posluchačům lepší pochopení matematiky za algoritmy strojového učení. Diskutována bude zejména funkčnost neuronových sítí, které představují klíčovou technologii moderní AI. Univerzita v Rostocku uvádí, že přednáška se bude konat v 11:00 v přednáškovém sále 1 fyziky, Albert-Einstein-Str. 24, 18059 Rostock.

Přednášky jsou určeny široké veřejnosti se zájmem o vědu a jsou koncipovány tak, aby byly obecně srozumitelné. To je zvláště důležité pro zpřístupnění komplexních témat umělé inteligence širšímu publiku. Letní program je zakončen další přednáškou Prof. Dr. Olivera Kühna ukončenou 5. července 2025 na téma „Pojďme mluvit o nanoplastech!“ dotčený. V případě zájmu se v případě dotazů můžete obrátit přímo na profesora Labahna.

Pohled na umělou inteligenci

Umělá inteligence je široký pojem, který zahrnuje celou řadu technologií a oborů. Strojové učení je klíčovou součástí, která umožňuje systémům učit se z dat a zlepšovat se. Jak Fraunhofer IKS vysvětluje, že neuronové sítě, důležité odvětví strojového učení, jsou založeny na spojeních mezi nervovými buňkami v lidském mozku. Tyto umělé neuronové sítě se skládají z datových uzlů propojených váženými spojeními. Opakované prezentace dat trénují síť tak, aby mohla data přesněji kategorizovat.

Neuronové sítě mohou mít různé vrstvy – čím více vrstev, tím složitější problémy mohou řešit. Tyto hluboké neuronové sítě, známé jako „hluboké neuronové sítě“, jsou schopny dosahovat působivých výsledků prostřednictvím „hlubokého učení“. Často se používají v aplikacích, jako je rozpoznávání obrázků a porozumění textu. To znamená, že systémy umělé inteligence mají stále výkonnější algoritmy k rozpoznání vzorců a rozhodování na základě velkého množství dat.

Výzvy umělé inteligence

I když jsou pokroky v AI slibné, zůstává problémem, že stávající systémy jsou často omezeny na konkrétní úkoly, což se označuje jako „slabá AI“. Přechod na „silnou AI“ nebo potenciální superinteligenci zatím není možný. Příležitosti a výzvy umělé inteligence byly také zkoumány v rámci vědeckého roku 2019, který zvýšil povědomí o její komplexní povaze. Podle článku od Fraunhofer IAO Aplikace AI již dnes najdeme v mnoha oblastech, od digitálních asistentů až po systémy pro zpracování obrazu.

Stručně řečeno, přednáška profesora Labahna z 28. června nabízí vynikající příležitost k nahlédnutí do matematických základů umělé inteligence a jejích možných aplikací. Účast na takových akcích nejen podporuje porozumění jedné z nejdůležitějších technologií naší doby, ale také podněcuje diskusi o jejím budoucím vývoji a výzvách.