Rekurrentes Neuronales Netz

Ein Rekurrentes neuronales Netz, kurz RNN, ist ein rückgekoppeltes neuronales Netz. Die Neuronen in unserem Gehirn sind auf diese Weise verschaltet. Künstliche RNNs werden dafür verwendet um zeitlich codierte Informationen zu erkennen.

Anwendungsbeispiele für Rekurrente Neuronale Netze

  • Die Handschrifterkennung
  • Die Spracherkennung
  • Die Sprachübersetzung

RNNs werden hier als LSTM genutzt und sind für den großen Fortschritt in der Künstlichen Intellingenz hauptverantwortlich. Mit dem Begriff werden auch die Schlagwörter Deep Learning und Maschinen Learning eng verknüpft.

Vortrag: Künstliche Intelligenz wird alles Ändern

Eine außerordentliche Kapazität auf diesem Forschungsgebiet ist Prof. Dr. Jürgen Schmidhuber. Er ist Scientific Director am Schweizer Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz IDSIA (Univ. Lugano & SUPSI).

„Künstliche Intelligenz wird alles ändern“

Als einer der weltweit bekanntesten Experten für künstliche Intelligenz sprach Schmidhuber im Rahmen der 2. Big-Data-Konferenz von Horváth & Partners im letzten Jahr die Key Note.
In seinem Vortrag „Künstliche Intelligenz wird alles ändern“ beschreibt er den Aufstieg der künstlichen Intelligenz, dem Hauptthema des gegenwärtigen Jahrhunderts, das alle Lebensbereiche in den kommenden Jahrzehnten erfassen und umgestalten wird. Mit viel Humor und intensiven Einblicken in die Wissenschaft nimmt er die Zuhörer mit auf eine spannende Reise, die mit dem Urknall beginnt und visionär in die Zukunft leitet. Und was Kunstdünger, IQ-Tests und Roboterhirne damit zu tun haben, das erfährt der interessierte Leser im Mitschnitt seines Vortrages.

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