Fedezd fel a mesterséges intelligencia titkait a nyári félévben!

Fedezd fel a mesterséges intelligencia titkait a nyári félévben!

2025. június 28-án ünnepélyesen megnyitják a Rostocki Egyetem Matematika-Természettudományi Karának szombati egyetemének nyári szemeszteri programját. Roger Labahn professzor előadásában a mesterséges intelligencia (AI) matematikai alapjaira világít rá. Ennek az előadásnak az a fő célja, hogy a hallgatók jobban megértsék a gépi tanulási algoritmusok mögött rejlő matematikát. Különösen a neurális hálózatok funkcionalitásáról lesz szó, amelyek kulcsfontosságú technológiát képviselnek a modern AI-ban. Rostocki Egyetem beszámol arról, hogy az előadásra 11:00 órakor kerül sor az Albert-Einstein-Str. 1. fizika előadóteremben. 24, 18059 Rostock.

Az előadások a tudomány iránt érdeklődő széles közönségnek szólnak, és általánosan érthetőek legyenek. Ez különösen fontos annak érdekében, hogy az AI összetett témái szélesebb közönség számára elérhetőek legyenek. A nyári program Prof. Dr. Oliver Kühn 2025. július 5-én lezárult újabb előadásával zárul, amely a „Beszéljünk a nanoműanyagokról!” témával zárul. érintett. Ha felkeltette érdeklődését, kérdéseivel közvetlenül fordulhat Labahn professzorhoz.

Betekintés a mesterséges intelligenciába

A mesterséges intelligencia egy tág fogalom, amely számos technológiát és tudományágat felölel. A gépi tanulás kulcsfontosságú összetevő, amely lehetővé teszi a rendszerek számára, hogy tanuljanak az adatokból és fejlesszék magukat. Hogyan Fraunhofer IKS kifejti, a neurális hálózatok, a gépi tanulás egyik fontos ága, az emberi agy idegsejtjei közötti kapcsolatokon alapulnak. Ezek a mesterséges neurális hálózatok súlyozott kapcsolatokkal összekapcsolt adatcsomópontokból állnak. Az ismételt adatbemutatások betanítják a hálózatot, hogy pontosabban tudja kategorizálni az adatokat.

A neurális hálózatoknak sokféle rétegük lehet – minél több rétegből áll, annál összetettebb problémákat tudnak megoldani. Ezek a „mély neurális hálózatok” néven ismert mély neurális hálózatok képesek lenyűgöző eredményeket elérni „mély tanulással”. Gyakran használják olyan alkalmazásokban, mint a képfelismerés és a szövegértés. Ez azt jelenti, hogy az AI-rendszerek egyre erősebb algoritmusokkal rendelkeznek a minták felismerésére és a nagy mennyiségű adat alapján történő döntéshozatalra.

A mesterséges intelligencia kihívásai

Bár az AI fejlődése ígéretes, továbbra is kihívást jelent, hogy a meglévő rendszerek gyakran meghatározott feladatokra korlátozódnak, amelyeket „gyenge AI-nak” neveznek. Az „erős mesterségesintelligencia”-ra vagy a potenciális szuperintelligenciára való áttérés még nem kivitelezhető. A 2019-es tudományos év keretében megvizsgálták az AI lehetőségeit és kihívásait is, amely felhívta a figyelmet a mesterséges intelligencia összetett természetére. Egy cikke szerint Fraunhofer IAO Az AI-alkalmazások már ma is számos területen megtalálhatók a digitális asszisztensektől a képfeldolgozó rendszerekig.

Összefoglalva, Labahn professzor június 28-i előadása kiváló lehetőséget kínál arra, hogy betekintést nyerjünk az AI matematikai alapjaiba és lehetséges alkalmazásaiba. Az ilyen rendezvényeken való részvétel nemcsak korunk egyik legfontosabb technológiájának megértését segíti elő, hanem vitát is ösztönöz annak jövőbeli fejlődéséről és kihívásairól.