„Wie können Maschinen aus ihren Erfahrungen und den Erfahrungen anderer ihre Performanz verbessern?” und wie kann man erreichen, dass „Maschinen so einfach und schnell lernen wie der Mensch” sind zwei von vielen Fragestellungen, mit denen sich Prof. Kersting auseinandersetzt.

Im Fokus seines Vortrags stehen Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML). Wie schafft es das Gehirn, Schlussfolgerungen zu ziehen, die weit darüber hinausgehen, was an typischen Aufgaben in der Datenwissenschaft möglich ist? Kerstin zeigt einen anderen Blickwinkel auf die Datenwissenschaften, der Maschinen näher an menschliche Fähigkeiten heranbringt, indem abstrakte Programmiersprachen und Datenbanken mit Methoden des statistischen Lernens, der Optimierung und des Deep Learnings kombiniert werden. Organisiert wird die Veranstaltung vom Center for Cognitive Science der TU.

Im Rhein-Main Neuronetz (rmn²) hat sich die Hirnforschung in der Metropolregion Frankfurt/Mainz zu einem starken Verbund zusammengefunden. Hierzu gehören die Goethe-Universität mit dem Interdisziplinären Centrum für Neurowisssenschaften und die Johannes Gutenberg-Universität mit dem Forschungszentrum Translationale Neurowissenschaften sowie die TU Darmstadt zusammen mit dem Institut für Molekulare Biologie Mainz, dem Frankfurt Institute for Advanced Studies sowie dem Ernst Strüngmann Institut gemeinsam mit den Max-Planck-Instituten für Hirnforschung und Empirische Ästhetik in Frankfurt.

cst