Der Lehrstuhl "Reliable Machine Learning" erforscht die Eigenschaften von Machine Learning Algorithmen. Angesichts des Erfolgs von Deep LearningMethoden in Anwendungen wie Bilderkennung, Spracherkennung und automatischer Übersetzung sind vor allem die Eigenschaften von Neuronalen Netzen von Interesse.
Auch wenn ein trainiertes neuronales Netz z.B. bei der Bilderkennung auf realen Daten sehr gute Ergebnisse liefert, wurde empirisch wiederholt eine Anfälligkeit für sogenannte "adversarial examples" festgestellt: Eine minimale (für den Menschen nicht wahrnehmbare) Änderung der Eingabedaten kann das neuronale Netz dazu bringen, eine falsche Ausgabe zu liefern.
Ein wichtiges Forschungsthema des Lehrstuhls ist deshalb, die Gründe für die Existenz solcher adversarial examples (also für die Instabilität von trainierten neuronalen Netzen) mathematisch zu verstehen, um aufbauend auf diesem Verständnis Methoden zu entwickeln, die beweisbar robuste neuronale Netze produzieren.
Prof. Voigtlaender stellt sich und den Lehrstuhl vor
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On Saturday, the graduation ceremony for the 2025 graduates from Ingolstadt took place at the Stadttheater.
In addition to the WFI students, the data science graduates of MIDS also received their certificates. This was done by Prof. Dr. Götz Pfander. Friends and familys, as well as Professors and staff from MIDS were present for this festive occasion and wish the graduates all the best.
The evening, which also featured a keynote speech by Reinhold Vollbracht, President of the Deutsche Bundesbank's main office in Bavaria, was organized by INTeam and INKontakt. Thank you very much!
Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science
Der Lehrstuhl für Reliable Machine Learning ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS. Finden Sie alle Informationen rund um das MIDS hier.
