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SUMMARY:Künstliche Intelligenz. Maschinelles Lernen und Mustererkennung
DESCRIPTION:Seit es Computer gibt, wird daran geforscht, diesen eine „Künst
 liche Intelligenz“ einzuhauchen. Obwohl diese Herausforderung deutlich komp
 lexer ist, als von Pionieren wie Herb Simon in den 1950er Jahren vorausgesa
 gt wurde, hat es in den letzten Jahren auf diesem Gebiet enorme Fortschritt
 e gegeben. Gründe sind der kontinuierliche Anstieg der zur Verfügung stehen
 den Rechenleistung, große algorithmische Fortschritte sowie ein stark wachs
 endes wirtschaftliches Interesse. Insbesondere neue Verfahren des Maschinel
 len Lernens machen es Computern möglich, Bilder, Videos, Sprache und Musik 
 zu verstehen und zu interpretieren, wodurch sich völlig neue Möglichkeiten 
 auch in der Interaktion mit dem Computer eröffnen. Gleichzeitig lassen sich
  diese Verfahren aber auch leicht austricksen und scheitern oft noch an für
  Menschen sehr einfachen Aufgaben. In unserem Symposium „Künstliche Intelli
 genz: Maschinelles Lernen und Mustererkennung“ geben wir einen Überblick üb
 er aktuelle Fortschritte der Künstlichen Intelligenz in verschiedenen Forsc
 hungsgebieten. Vortragen werden international renommierte Forscherinnen und
  Forscher bayerischer Universitäten. Sie werden zeigen, was mit Künstlicher
  Intelligenz heute möglich ist und wie Künstliche Intelligenz unser Leben i
 n der Zukunft beeinflussen wird. Gleichzeitig werden wir aber auch die Gren
 zen und Gefahren dieser Entwicklungen aufzeigen und diskutieren. Neben Expe
 rtinnen und Experten richtet sich die Veranstaltung vor allem an die intere
 ssierte Öffentlichkeit. Besonders eingeladen sind auch Lehrkräfte als wicht
 ige Multiplikatoren sowie die künftige Berufsgeneration. Für sie besteht mi
 t dem Symposium die Gelegenheit, sich außerhalb des schulischen Umfelds übe
 r aktuelle Inhalte und Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz zu informier
 en und diese mit Experten zu diskutieren.
LOCATION:Bayerische Akademie der Wissenschaften
DTSTAMP:20251111T140042Z
DTSTART:20220722T113000Z
DTEND:20220722T215959Z
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