Learning in Brains and Machines

Workshop at CdE Pfingstakademie, Mai 18 - 21, 2018

About the Course

Das Forschungsfeld der Künstlichen Intelligenz hat durch das Trainieren von tiefen künstlichen neuronalen Netzen auf großen Datensätzen in den letzten Jahren einen massiven Aufschwung erlebt. Die Idee hinter solchen Algorithmen ist nicht neu: Schon in den 1950ern Jahren kamen erste Ideen zum Bau komplexer, lernfähiger Algorithmen aus “künstlichen Neuronen” zustande, vor allem motiviert durch Fortschritte in den Neurowissenschaften. Ungeachtet dieser initialen Motivation haben sich beide Felder thematisch aktuell wieder voneinander entfernt.

Unser Kurs wird ein “Journal Club”, bei dem jeder die Möglichkeit erhält, sich mit einem Teilaspekt aus den Neurowissenschaften, Machine Learning und Statistischer Lerntheorie im Vorfeld näher auseinanderzusetzen. Am Besten funktioniert das in einer diversen Gruppe, daher solltet ihr entweder Vorkenntnisse in Mathematik, Physik, Informatik oder Machine Learning mitbringen, oder aber biologisches und medizinisches Vorwissen aus Neurowissenschaften, Physiologie des Gehirns oder Neurologie haben. Programmiererfahrung in Matlab oder Python ist ein Plus, weil wir ggf. ein paar Beispiele implementieren werden! Ziel ist es, der Frage auf den Grund zu gehen, mit welchen Lernalgorithmen biologische Gehirne arbeiten und welche Gemeinsamkeiten es zu aktuellen Ansätzen im Machine Learning gibt.

Workshop Day 1 - Saturday, Mai 19

Session 1: Einführung in Künstliche und Biologische Neuronen

Session 2: Lernregeln in Biologischen und Künstlichen Neuronalen Netzen

Session 3: Reservoir Computing, Spiking Neural Networks, Echo-State-Machines

Session 4: Deep Learning

Session 5, Part I: Integration of Deep Learning and Neuroscience?

Hands-On Session

Workshop Day 2 - Sunday, Mai 20

Session 5, Part II: Integration of Deep Learning and Neuroscience? Diskussion.

Session 6: Predictive Processing - The Bayesian Brain?

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