Projekt: Numerische Mathematik
Thema: Künstliche Intelligenz – ein Optimierungsproblem
Michael Mandlmayr
Autonomes fahren, Schrifterkennung, Deep Fakes sind oft diskutierte Probleme und Aufgabenstellungen der heutigen Zeit. Hierbei nimmt das gehypte Thema Machine-learning eine zentrale Rolle ein. Zunächst ist jedoch unklar was eigentlich hinter diesen “Vodoo”-Algorithmen steckt? Wie entscheidet eine künstlichen Intelligenz, ob ein Buchstabe ein “a” oder ein “o” ist, und vorallem will sie uns vielleicht manchmal das eine für das andere verkaufen?
In diesem Projekt wollen wir uns mit der mathematischen Beschreibung von einfachen neuronalen Netzwerken beschäftigen. Außerdem werden wir solche Netzwerke lernen lassen und hierbei steckt natürlich Optimierung (Extremwertrechung) dahinter. Tatsächlich sucht man nämlich bei jedem Machine-learning Algorithmus nichts anderes als lokale Minima von speziellen Funktionen. Genauer gesagt verwendet man dabei eigentlich ganz klassische Algorithmen aus der kontinuierlichen Optimierung.
Das einfachste Ziel wird sein, ein Schrifterkennungsprogramm umzusetzen, allerdings soll hier der Anwendungskreativität der Teilnehmer keine Schranke auferlegt sein. Die Problembehandlung wird somit sowohl den Einsatz des Computers als auch Kenntnisse über das Differenzieren abverlangen.
Abschlusspräsentation der Gruppe Numerische Mathematik
