Artificial intelligence / Big data / Machine learning
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Die Verarbeitung grosser Datenmengen («big data») und das Lernen daraus mit Hilfe künstlicher Intelligenz sind hochaktuelle Themen, die weltweit grösste Aufmerksamkeit erfahren. Die Forschung auf diesen Gebieten steht am Anfang und führt zu völlig neuen Herausforderungen an die Informationstechnologie.
“Am D-ITET wird maschinelles Lernen von der Erforschung der mathematischen Grundlagen über die Entwicklung von neuen Computerarchitekturen und integrierten Schaltungen bis hin zu Anwendungen in der Neuroinformatik und der Medizintechnik erforscht.”Helmut Bölcskei, Professor für Kommunikationstechnik
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bestehen im Wesentlichen darin, Information in grossen Datenmengen zu finden und daraus Voraussagen zu machen, die uns Menschen auf Grund der dazu erforderlichen Rechenleistung verborgen bleiben. Der rasante Anstieg der verfügbaren Datenmengen und Rechenleistung hat während der letzten 5 Jahre zu Erfolgen wie AlphaGo, eine Software, die den weltbesten «Go»-Spieler geschlagen hat und AlphaZero, eine Software, die sich innerhalb weniger Stunden selbst das Schachspielen so beibrachte, dass die weltbesten Schachprogramme nicht mehr mithalten konnten, geführt.
Heute wird künstliche Intelligenz in selbstfahrenden Autos, persönlichen Assistenten (z.B. Amazon Echo und Google Home), zur Erkennung von betrügerischen Buchungen und Käufen mit Kreditkarten, in der Spracherkennung und -übersetzung und zur effizienteren Verwaltung von Ressourcen, wie z.B. in der Energieverbrauchsoptimierung eingesetzt. Zweifellos werden bestehende und zukünftige Anwendungen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens beinahe alle Bereiche unserer Gesellschaft grundlegend verändern. Der CEO von Google, Sundar Pichai, hat vorausgesagt, dass künstliche Intelligenz unser Leben mehr verändern wird als die Entdeckung des elektrischen Stroms.
Das grösste Hindernis bei der industriellen Umsetzung von neuen Anwendungen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens ist der Mangel an gut ausgebildeten jungen Leuten, die das Gebiet in entsprechender Breite beherrschen. Das D-ITET hat sich das Ziel gesetzt diesem Bedarf durch eine umfassende Ausbildung, die von den theoretischen Grundlagen bis hin zur praktischen Realisierung solcher Systeme reichen, Rechnung zu tragen.
Mögliche Stationen bei Ihrem Besuch
- Professur für Mathematische Informationswissenschaften: Theoretische Fundamente der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
- Institut für Bildverarbeitung: Anwendungen von maschinellem Lernen in der Bildbearbeitung, z.B. für Smart Phones und die Game-Industrie
"Deep neural networks work like a Swiss army knife" (interview with Prof. Helmut Bölcskei)