Ανακαλύψτε τα μυστικά της τεχνητής νοημοσύνης το καλοκαιρινό εξάμηνο!

Ανακαλύψτε τα μυστικά της τεχνητής νοημοσύνης το καλοκαιρινό εξάμηνο!

Στις 28 Ιουνίου 2025, θα ανοίξει πανηγυρικά το πρόγραμμα του θερινού εξαμήνου του Σαββατιάτικου Πανεπιστημίου της Σχολής Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών του Πανεπιστημίου του Ρόστοκ. Στη διάλεξή του, ο καθηγητής Roger Labahn θα ρίξει φως στα μαθηματικά θεμέλια της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Ο κύριος στόχος αυτής της ομιλίας είναι να δώσει στους ακροατές μια καλύτερη κατανόηση των μαθηματικών πίσω από τους αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Συγκεκριμένα, θα συζητηθεί η λειτουργικότητα των νευρωνικών δικτύων, τα οποία αντιπροσωπεύουν μια βασική τεχνολογία στη σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη. Πανεπιστήμιο του Ρόστοκ αναφέρει ότι η διάλεξη θα πραγματοποιηθεί στις 11:00 π.μ. στην Αίθουσα Διαλέξεων 1 της Φυσικής, Albert-Einstein-Str. 24, 18059 Ροστόκ.

Οι διαλέξεις απευθύνονται σε ένα ευρύ κοινό που ενδιαφέρεται για την επιστήμη και έχουν σχεδιαστεί για να είναι γενικά κατανοητές. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό προκειμένου να γίνουν τα σύνθετα θέματα της τεχνητής νοημοσύνης προσβάσιμα σε ένα ευρύτερο κοινό. Το καλοκαιρινό πρόγραμμα ολοκληρώνεται με μια άλλη διάλεξη από τον Καθ. Δρ. Oliver Kühn που ολοκληρώθηκε στις 5 Ιουλίου 2025, η οποία αφορούσε το θέμα "Ας μιλήσουμε για τα νανοπλαστικά!" ενδιαφερόμενος. Εάν ενδιαφέρεστε, μπορείτε να επικοινωνήσετε απευθείας με τον καθηγητή Labahn εάν έχετε οποιεσδήποτε ερωτήσεις.

Πληροφορίες για την τεχνητή νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας ευρύς όρος που περιλαμβάνει μια ποικιλία τεχνολογιών και επιστημών. Η μηχανική μάθηση είναι ένα βασικό στοιχείο που επιτρέπει στα συστήματα να μαθαίνουν από τα δεδομένα και να βελτιώνονται. Πως Fraunhofer IKS εξηγεί, τα νευρωνικά δίκτυα, ένας σημαντικός κλάδος της μηχανικής μάθησης, βασίζονται στις συνδέσεις μεταξύ των νευρικών κυττάρων στον ανθρώπινο εγκέφαλο. Αυτά τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα αποτελούνται από κόμβους δεδομένων που συνδέονται μεταξύ τους με σταθμισμένες συνδέσεις. Οι επαναλαμβανόμενες παρουσιάσεις δεδομένων εκπαιδεύουν το δίκτυο έτσι ώστε να μπορεί να κατηγοριοποιήσει τα δεδομένα με μεγαλύτερη ακρίβεια.

Τα νευρωνικά δίκτυα μπορούν να έχουν μια ποικιλία επιπέδων - όσο περισσότερα επίπεδα, τόσο πιο περίπλοκα είναι τα προβλήματα που μπορούν να λύσουν. Αυτά τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, γνωστά ως «βαθιά νευρωνικά δίκτυα», είναι ικανά να επιτύχουν εντυπωσιακά αποτελέσματα μέσω της «βαθιάς μάθησης». Συχνά χρησιμοποιούνται σε εφαρμογές όπως η αναγνώριση εικόνων και η κατανόηση κειμένου. Αυτό σημαίνει ότι τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης έχουν ολοένα και πιο ισχυρούς αλγόριθμους για να αναγνωρίζουν μοτίβα και να λαμβάνουν αποφάσεις από μεγάλες ποσότητες δεδομένων.

Οι προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης

Αν και οι πρόοδοι στην τεχνητή νοημοσύνη είναι πολλά υποσχόμενες, παραμένει πρόκληση το γεγονός ότι τα υπάρχοντα συστήματα περιορίζονται συχνά σε συγκεκριμένες εργασίες, οι οποίες αναφέρονται ως «αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη». Η μετάβαση στην «ισχυρή τεχνητή νοημοσύνη» ή την πιθανή υπερευφυΐα δεν είναι ακόμη εφικτή. Οι ευκαιρίες και οι προκλήσεις της τεχνητής νοημοσύνης εξετάστηκαν επίσης στο πλαίσιο του Επιστημονικού Έτους 2019, το οποίο ευαισθητοποίησε τον περίπλοκο χαρακτήρα του. Σύμφωνα με άρθρο του Fraunhofer IAO Εφαρμογές AI μπορούν ήδη να βρεθούν σε πολλούς τομείς σήμερα, από ψηφιακούς βοηθούς μέχρι συστήματα επεξεργασίας εικόνας.

Συνοψίζοντας, η διάλεξη του καθηγητή Labahn στις 28 Ιουνίου προσφέρει μια εξαιρετική ευκαιρία να αποκτήσετε γνώσεις σχετικά με τα μαθηματικά θεμέλια της τεχνητής νοημοσύνης και τις πιθανές εφαρμογές της. Η συμμετοχή σε τέτοιες εκδηλώσεις όχι μόνο προάγει την κατανόηση μιας από τις πιο σημαντικές τεχνολογίες της εποχής μας, αλλά επίσης διεγείρει τη συζήτηση για τη μελλοντική της ανάπτυξη και τις προκλήσεις.