• Artykuły
  • Forum
  • Ciekawostki
  • Encyklopedia
  • Siódme międzynarodowe warsztaty nt. uczenia się i rozumowania neuronalno-symbolicznego, Barcelona, Hiszpania

    22.12.2010. 16:26
    opublikowane przez: Redakcja Naukowy.pl

    W dniach 16 - 18 lipca 2011 r. w Barcelonie, Hiszpania, odbędą się siódme międzynarodowe warsztaty nt. uczenia się i rozumowania neuronalno-symbolicznego.

    Celem wydarzenia jest zachęcenie do wymiany pomysłów i zapewnienie forum do prezentacji kluczowych zagadnień dotyczących integracji neuronalno-symbolicznej i dyskusji nad nimi.

    Naukowcy pracujący nad sztuczną inteligencją wciąż zmagają się z ogromnymi wyzwaniami w swoich dążeniach do opracowania prawdziwie inteligentnych systemów. Ostatnie osiągnięcia w dziedzinie informatyki neuronalno-symbolicznej stwarzają możliwość zintegrowania dobrze ugruntowanej symbolicznej, sztucznej inteligencji z solidną, neuronalną maszynerią informatyczną, aby dopomóc w pokonaniu niektórych z tych przeszkód. Systemy neuronalno-symboliczne łączą statystyczny charakter uczenia się z logiczną naturą rozumowania.

    W programie przewidziano następujące tematy:
    - przedstawienie wiedzy symbolicznej za pomocą systemów konekcjonistycznych;
    - uczenie się w systemach neuronalno-symbolicznych;
    - ekstrakcja wiedzy symbolicznej z wyszkolonych sieci neuronalnych;
    - rozumowanie w systemach neuronalno-symbolicznych;
    - biologiczna inspiracja integracją neuronalno-symboliczną;
    - integracja logiki i prawdopodobieństw w sieciach neuronalnych;
    - ustrukturyzowany uczenie się i uczenie się relacyjne w sieciach neuronalnych;
    - aplikacje w robotyce, symulacji i zapobieganiu fałszerstwom.


    Za: CORDIS

    Czy wiesz ĹĽe...? (beta)

    Steve Thaler - naukowiec, zajmuje się zagadnieniem uczenia się sieci neuronowych. W latach osiemdziesiątych osiągnął spektakularne osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji.

    Uczenie maszynowe albo uczenie się maszyn, systemy uczące się (ang. machine learning) – stosunkowo młoda i szybko rozwijająca się dziedzina wchodząca w skład nauk zajmujących się problematyką SI (patrz sztuczna inteligencja).

    Uczenie maszynowe albo uczenie się maszyn, systemy uczące się (ang. machine learning) – stosunkowo młoda i szybko rozwijająca się dziedzina wchodząca w skład nauk zajmujących się problematyką SI (patrz sztuczna inteligencja).

    Cyc – projekt z dziedziny sztucznej inteligencji (AI), mający na celu stworzenie kompletnej bazy wiedzy, tak zwanego zdrowego rozsądku. Ma to stanowić podstawę, która umożliwi programom AI, przeprowadzanie rozumowania podobnego do ludzkiego.

    Cyc – projekt z dziedziny sztucznej inteligencji (AI), mający na celu stworzenie kompletnej bazy wiedzy, tak zwanego zdrowego rozsądku. Ma to stanowić podstawę, która umożliwi programom AI, przeprowadzanie rozumowania podobnego do ludzkiego.

    Propagacja wsteczna – podstawowy algorytm uczenia nadzorowanego wielowarstwowych, jednokierunkowych sieci neuronowych. Podaje on przepis na zmianę wag dowolnych połączeń elementów przetwarzających rozmieszczonych w sąsiednich warstwach sieci. Oparty jest on na minimalizacji sumy kwadratów błędów uczenia z wykorzystaniem optymalizacyjnej metody największego spadku. Dzięki zastosowaniu specyficznego sposobu propagowania błędów uczenia sieci powstałych na jej wyjściu, tj. przesyłania ich od warstwy wyjściowej do wejściowej, algorytm propagacji wstecznej stał się jednym z najskuteczniejszych algorytmów uczenia sieci.

    Inteligencja kognitywna (lub kognitywistyczna) – zdolność do myślenia skutecznego w szczególności w sytuacjach nieprzewidywanych i niepewnych, innymi słowy to zdolność wykorzystania własnej wiedzy i informacji na sposób podobny do rozumowania ludzkiego, tzn. niekorzystający z wyrafinowanych obliczeń komputerowych i formalnych teorii matematycznych. Wymaga ona jednak umiejętności stawiania celów, uczenia się, planowania i myślenia o własnym myśleniu.

    Dodano: 22.12.2010. 16:26  


    Najnowsze