Odkryj sekrety sztucznej inteligencji w semestrze letnim!

Odkryj sekrety sztucznej inteligencji w semestrze letnim!

28 czerwca 2025 r. nastąpi uroczyste otwarcie programu semestru letniego Sobotniej Uczelni Wydziału Matematyczno-Przyrodniczego Uniwersytetu w Rostocku. W swoim wykładzie profesor Roger Labahn rzuci światło na matematyczne podstawy sztucznej inteligencji (AI). Głównym celem tego wykładu jest umożliwienie słuchaczom lepszego zrozumienia matematyki stojącej za algorytmami uczenia maszynowego. W szczególności omówiona zostanie funkcjonalność sieci neuronowych, które stanowią kluczową technologię we współczesnej sztucznej inteligencji. Uniwersytet w Rostocku informuje, że wykład odbędzie się o godzinie 11:00 w Sali Wykładowej 1 Wydziału Fizyki, Albert-Einstein-Str. 24, 18059 Roztok.

Wykłady kierowane są do szerokiego grona odbiorców zainteresowanych nauką i mają charakter ogólnie zrozumiały. Jest to szczególnie ważne, aby złożone tematy związane ze sztuczną inteligencją były dostępne szerszemu gronu odbiorców. Program letni kończy się kolejnym wykładem prof. dr Olivera Kühna zakończonym 5 lipca 2025 r., który poruszał temat „Porozmawiajmy o nanoplastikach!” zainteresowany. Jeśli jesteś zainteresowany, możesz skontaktować się bezpośrednio z profesorem Labahnem, jeśli masz jakiekolwiek pytania.

Wgląd w sztuczną inteligencję

Sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie, które obejmuje różnorodne technologie i dyscypliny. Uczenie maszynowe to kluczowy element, który umożliwia systemom uczenie się na podstawie danych i samodoskonalenie. Jak Fraunhofera IKS wyjaśnia, sieci neuronowe, ważna gałąź uczenia maszynowego, opierają się na połączeniach między komórkami nerwowymi w ludzkim mózgu. Te sztuczne sieci neuronowe składają się z węzłów danych połączonych ze sobą połączeniami ważonymi. Powtarzane prezentacje danych uczą sieć, aby mogła dokładniej kategoryzować dane.

Sieci neuronowe mogą mieć wiele warstw – im więcej warstw, tym bardziej złożone problemy mogą rozwiązać. Te głębokie sieci neuronowe, znane jako „głębokie sieci neuronowe”, są w stanie osiągnąć imponujące wyniki dzięki „głębokiemu uczeniu”. Są często używane w zastosowaniach takich jak rozpoznawanie obrazów i rozumienie tekstu. Oznacza to, że systemy AI dysponują coraz potężniejszymi algorytmami umożliwiającymi rozpoznawanie wzorców i podejmowanie decyzji na podstawie dużych ilości danych.

Wyzwania sztucznej inteligencji

Chociaż postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji są obiecujące, wyzwaniem pozostaje fakt, że istniejące systemy często ograniczają się do konkretnych zadań, co określa się jako „słabą sztuczną inteligencję”. Przejście na „silną sztuczną inteligencję” lub potencjalną superinteligencję nie jest jeszcze wykonalne. W ramach Roku Nauki 2019 zbadano także możliwości i wyzwania związane ze sztuczną inteligencją, co podniosło świadomość jej złożonego charakteru. Według artykułu autorstwa Fraunhofera IAO Zastosowania AI można już dziś znaleźć w wielu obszarach, od asystentów cyfrowych po systemy przetwarzania obrazu.

Podsumowując, wykład profesora Labahna wygłoszony 28 czerwca stanowi doskonałą okazję do zdobycia wglądu w matematyczne podstawy sztucznej inteligencji i jej możliwych zastosowań. Udział w takich wydarzeniach nie tylko sprzyja zrozumieniu jednej z najważniejszych technologii naszych czasów, ale także pobudza dyskusję na temat jej przyszłego rozwoju i wyzwań.