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SUMMARY:Self-aware AI: How can a neural network learn to say „I do not kn
 ow“?
DESCRIPTION:Deep learning gilt derzeit als das mächtigste generische Werkz
 eug zur Entwicklung intelligenter Systeme. Tiefe neuronale Netze haben ein
 e noch nie dagewesene Vorhersagegenauigkeit erreicht\, so dass sie die bes
 ten bioinformatischen Techniken in der Proteinfaltungsvorhersage und die b
 esten Sprachverständnismethoden in der Textanalyse ohne jegliche Domänen
 kenntnisse übertroffen haben. Neuronale Netze verdanken ihren Erfolg ihre
 r Fähigkeit\, Daten auf parametrische Weise zu speichern. Eine erfolgreic
 he neuronale Netzwerkarchitektur hat typischerweise eine größere Anzahl 
 von Parametern als Beobachtungen. Diese Eigenschaft führt zu einem schwer
 wiegenden Artefakt: Neuronale Netze sind nicht in der Lage\, Unsicherheite
 n durch ihre Schichten richtig zu propagieren\, sie sind also nicht in der
  Lage\, ihren Vorhersagen sinnvolle Unsicherheiten zuzuschreiben. Dies fü
 hrt dazu\, dass ein neuronales Netz\, das auf handgeschriebene Ziffern tra
 iniert wurde\, das Bild einer Katze mit hoher Sicherheit einer zufälligen
  Ziffer zuordnet\, was seine sichere und zuverlässige Anwendung in indust
 riellen Szenarien fragwürdig macht. Dieser Vortrag führt in die Grundlag
 en der Unsicherheitsquantifizierung in neuronalen Netzen ein\, führt durc
 h eine Zusammenstellung der jüngsten Forschungsherausforderungen in diese
 m Bereich und bietet Einblicke in die wichtigsten Anwendungsfälle der Ind
 ustrie für KI-Methoden mit Unsicherheitsbewusstsein. Vortragender: Dr. Me
 lih Kandemir\, Bosch Center for Artificial IntelligenceVortragssprache: En
 glisch Reihe: Industriegespräche Rhein/Neckar
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LOCATION:Kurfürstenanlage 52\, 5\, Heidelberg (Deutschland) 
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 t know“?
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