Atrask dirbtinio intelekto paslaptis vasaros semestre!

Atrask dirbtinio intelekto paslaptis vasaros semestre!

2025 m. birželio 28 d. bus iškilmingai atidaryta Rostoko universiteto Matematikos ir gamtos mokslų fakulteto šeštadienio universiteto vasaros semestro programa. Savo paskaitoje profesorius Rogeris Labahnas nušvies dirbtinio intelekto (DI) matematinius pagrindus. Pagrindinis šio pokalbio tikslas – padėti klausytojams geriau suprasti mašininio mokymosi algoritmų matematiką. Visų pirma bus aptartas neuroninių tinklų, kurie yra pagrindinė šiuolaikinio dirbtinio intelekto technologija, funkcionalumas. Rostoko universitetas praneša, kad paskaita vyks 11:00 1-oje fizikos paskaitų salėje, Albert-Einstein-Str. 24, 18059 Rostokas.

Paskaitos skirtos plačiajai mokslu besidominčiai auditorijai ir yra suplanuotos taip, kad būtų suprantamos visiems. Tai ypač svarbu, kad sudėtingos AI temos būtų prieinamos platesnei auditorijai. Vasaros programa baigiama kita prof. dr. Oliverio Kühno paskaita, baigta 2025 m. liepos 5 d., tema „Pakalbėkime apie nanoplastiką! susirūpinęs. Jei susidomėjote, galite tiesiogiai susisiekti su profesoriumi Labahnu, jei turite klausimų.

Įžvalgos apie dirbtinį intelektą

Dirbtinis intelektas yra plati sąvoka, apimanti įvairias technologijas ir disciplinas. Mašinų mokymasis yra pagrindinis komponentas, leidžiantis sistemoms mokytis iš duomenų ir tobulėti. Kaip Fraunhoferis IKS paaiškina, neuroniniai tinklai, svarbi mašininio mokymosi šaka, yra pagrįsti ryšiais tarp nervinių ląstelių žmogaus smegenyse. Šiuos dirbtinius neuroninius tinklus sudaro duomenų mazgai, sujungti svertinėmis jungtimis. Pakartotinis duomenų pateikimas apmoko tinklą, kad jis galėtų tiksliau suskirstyti duomenis į kategorijas.

Neuroniniai tinklai gali turėti įvairius sluoksnius – kuo daugiau sluoksnių, tuo sudėtingesnes problemas jie gali išspręsti. Šie gilieji neuroniniai tinklai, vadinami „giliaisiais neuroniniais tinklais“, gali pasiekti įspūdingų rezultatų „gilaus mokymosi“ būdu. Jie dažnai naudojami tokiose programose kaip vaizdo atpažinimas ir teksto supratimas. Tai reiškia, kad dirbtinio intelekto sistemos turi vis galingesnius algoritmus, leidžiančius atpažinti modelius ir priimti sprendimus iš didelio duomenų kiekio.

Dirbtinio intelekto iššūkiai

Nors dirbtinio intelekto pažanga yra daug žadanti, išlieka iššūkis, kad esamos sistemos dažnai apsiriboja konkrečiomis užduotimis, kurios vadinamos „silpna AI“. Perėjimas prie „stipraus AI“ arba galimo superintelekto dar neįmanomas. DI galimybės ir iššūkiai taip pat buvo išnagrinėti kaip 2019 mokslo metų dalis, kuri padidino supratimą apie jo sudėtingumą. Pagal straipsnį, kurį sukūrė Fraunhoferis IAO AI programų jau šiandien galima rasti daugelyje sričių – nuo ​​skaitmeninių asistentų iki vaizdo apdorojimo sistemų.

Apibendrinant galima teigti, kad profesoriaus Labahno paskaita birželio 28 d. suteikia puikią galimybę susipažinti su matematiniais AI pagrindais ir galimais jo pritaikymais. Dalyvavimas tokiuose renginiuose ne tik skatina suprasti vieną svarbiausių mūsų laikų technologijų, bet ir skatina diskusiją apie jos ateities raidą bei iššūkius.