Vortrag und Diskussion: Probabilistische Programmierung – Maschinelles Lernen für die Masse?

 

Mittwoch, 6. November 2019, 17 Uhr

Die probabilistische Programmierung ist eine faszinierende neue Richtung im Bereich Data Science. Fast jede Programmiersprache hat eine probabilistische Variante: Scala, JavaScript, Haskell, Prolog, C, Python, sogar Excel wurde um randomisierte Funktionen erweitert. Diese Sprachen zielen darauf ab, probabilistische Modellierung, komplexe statistische Schlussfolgerung und Maschinelles Lernen allen Programmierern und Benutzern zugänglich zu machen.

Probabilistische Programme implementieren Verfahren, mit denen im Kontext von „Big Data“-Anwendungen in einer Mischung aus unsicheren Daten und beobachteten Verhaltens Schlussfolgerungen gezogen werden können. Bayessche Netzwerke, ein grundlegendes Modell in der Entscheidungstheorie, sind einfache Instanzen solcher Programme.

Probabilistische Programme steuern autonome Roboter und selbstfahrende Autos, dienen der Vorhersage von Wirtschaftstrends, sind der Schlüssel zur Beschreibung von Sicherheitsmechanismen, implementieren zufallsgesteuerte Algorithmen und werden stark zunehmend in der Künstlichen Intelligenz eingesetzt.

In diesem Vortrag erklärt Professor Joost-Pieter Katoen, Inhaber des Lehrstuhls Informatik 2 der RWTH, was probabilistische Programmierung ist, welche Anwendungen sie hat, und weshalb Programme schwerer zu verstehen und analysieren sind als gewöhnliche Software.

Wo? Hörsaal AH IV, Informatik-Zentrum
Ahornstraße 55, 52074 Aachen
Referent Professor Joost-Pieter Katoen, Inhaber des Lehrstuhls Informatik 2 der RWTH
Eintritt frei
Anmeldung nicht erforderlich
Info In Kooperation mit Fachgruppe Informatik der RWTH, der Regionalgruppe der Gesellschaft für Informatik (RIA), des Regionalen Industrieclubs Informatik Aachen (REGINA e.V.) und der Gruppe Aachen des Deutschen Hochschulverbands.