Vortrag: Deep learning

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Computer die Bilder verstehen, Sprache übersetzen und Go Weltmeister schlagen: Firmen wie z.B. Google, Facebook, Microsoft, oder Baidu nutzen Deep Learning Technologien im Zusammenhang mit ihren riesigen Datenmengen, um eine neue Qualität von Produkten anbieten zu können. Auf Deep Learning basierende Ansätze brechen regelmäßig Rekorde bei ausgeschriebenen Wettbewerben für maschinelles Lernen und dominieren ganze Fachkonferenzen. Dies hat auch zu einem enormen Interesse seitens der Wirtschaft geführt. Bemerkenswert an dieser Entwicklung ist jedoch, dass der Großteil der Algorithmen hinter Deep Learning schon in den 1980er Jahren entwickelt wurde. Woher kommt gerade jetzt dieser Durchbruch? Was ist jetzt schon möglich und was sind aktuelle Entwicklungen in der Forschung? Was sind Chancen und mögliche gesellschaftliche Auswirkungen von Deep Learning? Antworten auf diese und andere Fragen wird Joschka Boedecker im Rahmen des Vortrags erörtern.

Joschka Bödecker studierte Computervisualistik an der Universität Koblenz-Landau und Künstliche Intelligenz an der University of Georgia in den USA. Zur Promotion ging er nach Japan und arbeitete im Emergent Robotics Lab von Prof. Dr. Minoru Asada an der Osaka University an fußballspielenden Robotern im RoboCup, sowie an der Optimierung und Analyse von künstlichen neuronalen Netzen, und deren Anwendung in der Robotik. Im Anschluß an die Promotion und Postdoczeit in Japan, kam er 2013 nach Deutschland zurück, um im Machine Learning Lab von Prof. Dr. Martin Riedmiller an der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg zu arbeiten. Seit Mai 2015 vertritt er dort die Professur für Maschinelles Lernen und natürlichsprachliche Systeme.

 


Kooperationsveranstaltung mit der Evangelischen Akademie Baden, Dr. Gernot Meier in der

<link http: evakad.de reihe12 _blank external-link-new-window>Reihe 12 - 12 Köpfe, 12 kontroverse Positionen, 1 Herausforderung: Die digitale Revolution

Vortrag von Dr. Joschka Bödecker
am Mittwoch, 2.11.2016, 18 Uhr
Campus Offenburg, Raum D015

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