Découvrez les secrets de l'intelligence artificielle au semestre d'été !

Découvrez les secrets de l'intelligence artificielle au semestre d'été !

Le 28 juin 2025, le programme du semestre d'été de l'Université du samedi de la Faculté de mathématiques et de sciences naturelles de l'Université de Rostock sera inauguré solennellement. Dans sa conférence, le professeur Roger Labahn mettra en lumière les fondements mathématiques de l’intelligence artificielle (IA). L'objectif principal de cette conférence est de donner aux auditeurs une meilleure compréhension des mathématiques derrière les algorithmes d'apprentissage automatique. En particulier, la fonctionnalité des réseaux de neurones, qui représentent une technologie clé dans l’IA moderne, sera abordée. Université de Rostock rapporte que la conférence aura lieu à 11h00 dans la salle de conférence 1 de physique, Albert-Einstein-Str. 24, 18059 Rostock.

Les conférences s'adressent à un large public intéressé par la science et sont conçues pour être généralement compréhensibles. Ceci est particulièrement important afin de rendre les sujets complexes de l’IA accessibles à un public plus large. Le programme d’été se termine par une autre conférence du professeur Oliver Kühn, achevée le 5 juillet 2025, sur le thème « Parlons des nanoplastiques ! concerné. Si vous êtes intéressé, vous pouvez contacter directement le professeur Labahn si vous avez des questions.

Aperçus sur l’intelligence artificielle

L'intelligence artificielle est un terme large qui englobe une variété de technologies et de disciplines. L'apprentissage automatique est un élément clé qui permet aux systèmes d'apprendre à partir des données et de s'améliorer. Comment Fraunhofer IKS explique, les réseaux neuronaux, une branche importante de l'apprentissage automatique, sont basés sur les connexions entre les cellules nerveuses du cerveau humain. Ces réseaux de neurones artificiels sont constitués de nœuds de données reliés entre eux par des connexions pondérées. Des présentations de données répétées entraînent le réseau afin qu'il puisse catégoriser les données plus précisément.

Les réseaux de neurones peuvent comporter diverses couches : plus il y en a, plus les problèmes qu’ils peuvent résoudre sont complexes. Ces réseaux de neurones profonds, appelés « réseaux de neurones profonds », sont capables d’obtenir des résultats impressionnants grâce au « deep learning ». Ils sont souvent utilisés dans des applications telles que la reconnaissance d’images et la compréhension de textes. Cela signifie que les systèmes d’IA disposent d’algorithmes de plus en plus puissants pour reconnaître des modèles et prendre des décisions à partir de grandes quantités de données.

Les défis de l'intelligence artificielle

Bien que les progrès de l’IA soient prometteurs, le fait que les systèmes existants soient souvent limités à des tâches spécifiques, ce que l’on appelle une « IA faible », reste un défi. La transition vers une « IA forte » ou une potentielle superintelligence n’est pas encore réalisable. Les opportunités et les défis de l’IA ont également été examinés dans le cadre de l’Année scientifique 2019, qui a permis de sensibiliser à sa nature complexe. D'après un article de Fraunhofer IAO Aujourd’hui, les applications de l’IA sont déjà présentes dans de nombreux domaines, des assistants numériques aux systèmes de traitement d’images.

En résumé, la conférence du professeur Labahn du 28 juin offre une excellente occasion de mieux comprendre les fondements mathématiques de l'IA et ses applications possibles. La participation à de tels événements favorise non seulement la compréhension de l'une des technologies les plus importantes de notre époque, mais stimule également les discussions sur son développement et ses défis futurs.