1 - Mathematische Grundlagen zu Künstliche Intelligenz, Neuronale Netze und Data Analytics I [ID:21845]
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Also nochmal guten Morgen zusammen und ich würde gern etwas zur Titelfolie sagen.

Da steht mathematical foundations of artificial intelligence, neural networks and data analytics.

Ich habe diese Reihenfolge im Titel mit Bedacht gewählt, weil mathematical foundations bedeutet für mich,

dass es einen Denkstil ausdrückt. Ich werde nie sagen, Neuro ist toll, weil Biologie toll ist,

sondern ich werde sagen, die Biologie hat mich inspiriert, aber das was da dran eigentlich toll ist,

kann ich jetzt mathematisch begründen. Also von daher ist es immer die Denkrichtung,

was mathematical foundations angeht. Und nun ist artificial intelligence ein Thema,

was ja eher eine Vision ist. Ich werde auch erläutern, wie diese Vision entstanden ist und was

sie von dieser Vision halten und warum ich einen großen Teil von dem, was heutzutage in der Presse

erzählt wird, für kompletten Unsinn halte. Also von daher diese Visionsbeschreibung müssen wir

am Anfang machen. Die hat noch nicht viel mit Formeln zu tun, ist aber wichtig für die Einordnung

von dem ganzen Thema. Und dann der neuronale Netzwerkteil ist eigentlich ein rein mathematisches

Konstrukt. Die Funktionen heißen dann halt neuronale Netze, aber das ist eine rein

mathematische Überlegung, die da kommt. Und data analytics ist eine, wenn Sie so wollen,

ein Anwendungsszenario. Also ich will jetzt keine Elektrodenbewegung oder was angucken,

nein ich stelle mich auf den Standpunkt, ich habe schon Daten. Aus den Daten möchte ich jetzt

was lernen mit der Mathematik, neuronale Netze, die inspiriert ist durch diese Idee, das so ähnlich

zu machen, wie wir auch denken. Und zu mir selber werde ich gleich auf der nächsten Folie noch was

sagen. Die Fraunhofer E-Mail Adresse, das ist sozusagen im Moment meine normale E-Mail Adresse.

Aber lassen Sie mich meine Geschichte auf einer ganzen Folie erklären. Übrigens,

Sie kriegen diese Folien am Ende von der Vorlesung jeweils ausgedruckt. Das heißt also,

Sie müssen das jetzt nicht abschreiben und Sie haben dann am Ende der Vorlesung alle 215 Folien,

die ich hier habe. Also kurz zu meiner CV. Ich habe in Bonn Mathematik studiert und nachher in,

wenn Sie so wollen, angewandter Mathematik, nämlich in mathematical finance promoviert.

Und das, was ich jetzt erzählen werde, ist ein bisschen auch, wenn Sie so wollen,

ein möglicher Karriereplan für Sie mit den Fallgruben, die das beinhalten kann. Also in

Bonn war im Mathematikstudium so ein bisschen die Lebensphilosophie. Das Mathematikstudium ist das

schönste, was man im Leben erlebt und danach kann es nur abwärts gehen. Das war ein himmelhoher,

blühender Unsinn. Ich habe die beste Mathematik später gemacht, als ich dann das wirklich mit

Riewaldproblemen verbinden musste. Weil, was man der Uni erzählt kriegt, das sind ja oft Aufgaben,

die sind so gemacht, dass sie eben in diesem Rahmen möglichst mit Bleistiftpapier lösbar sind. So

funktioniert es aber nicht. Ich war von 1987 bis 2017 bei Siemens Corporate Technology. Ich bin

da einer der Gründer der normalen Netzwerkforschung bei Siemens. Ab 2000 war ich dann auch Senior

Principal Researcher.

Eine Angelegenheit, die können Sie nicht planen. Von diesen Leuten, die beim Zentralbereich

Forschung gibt es zwölf Menschen. Das heißt, wenn Sie sich vornehmen, ich möchte so was werden,

das ist keine Angelegenheit, die kann man planen. Aber wie funktioniert das dann trotzdem? Die

Antwort darauf ist, Sie müssen für etwas stehen. Sie müssen für etwas stehen mit Ihrem Gesicht,

mit Ihrem, was Sie vortragen, was Sie darstellen. Und wenn dieses Thema dann relevant für die

Firma ist, dann können Sie sowas werden, weil Sie repräsentieren dann ein Thema. Aber sich

jetzt vorzunehmen, ich mache Karriere, das ist eine, sagen wir, ziemlich sinnlose Aktion, weil Sie

sagen dann ja immer, die Karriere Stufe habe ich jetzt erreicht und möchte ich die nächste machen.

Das heißt, Sie haben dauernd Magenkrämpfe, weil Sie ja eigentlich immer nur nach oben gucken für

das, was Sie noch nicht erreicht haben. Wenn Sie sich aber acht, zehn oder auch zwölf Stunden am

Tag mit dem Thema beschäftigen, was Sie gerne machen, dann haben Sie eine Chance, das so gut

zu machen, dass Sie, wenn Sie so wollen, das Thema dann am Ende auch ausstrahlen. Ich hatte nun das

Glück, 1987 bei Siemens da in die, in eine Arbeitsgruppe reinzukommen, die die Frage hatte,

soll Siemens überhaupt noch neue Netze machen? Damals war das kein aktuelles Thema, sondern

erst dann kommendes Thema. Und ich hatte von daher die Chance, das von Anfang an zu sehen. Ich hatte

die Chance, von Anfang an da mitzuarbeiten. Und das ist natürlich auch ein Glücksfall. Den wird

Zugänglich über

Offener Zugang

Dauer

00:32:31 Min

Aufnahmedatum

2020-10-26

Hochgeladen am

2020-10-26 12:27:02

Sprache

de-DE

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