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SUMMARY:Probabilistische Programmierung: Maschinelles Lernen für die Massen
 ? - Prof. Dr. Katoen, Lehrstuhl Informatik 2 RWTH
DESCRIPTION:Die probabilistische Programmierung ist eine faszinierende neue
  Richtung im Bereich Data Science. Fast jede Programmiersprache hat eine pr
 obabilistische Variante: Scala, JavaScript, Haskell, Prolog, C, Python, sog
 ar Excel wurde um randomisierte Funktionen erweitert. Diese Sprachen zielen
  darauf ab, probabilistische Modellierung, komplexe statistische Schlussfol
 gerung und Maschinelles Lernen allen Programmierern und Benutzern zugänglic
 h zu machen.  Probabilistische Programme implementieren Verfahren, mit dene
 n im Kontext von „Big Data“-Anwendungen in einer Mischung aus unsicheren Da
 ten und beobachteten Verhaltens Schlussfolgerungen gezogen werden können. B
 ayessche Netzwerke, ein grundlegendes Modell in der Entscheidungstheorie, s
 ind einfache Instanzen solcher Programme.  Probabilistische Programme steue
 rn autonome Roboter und selbstfahrende Autos, dienen der Vorhersage von Wir
 tschaftstrends, sind der Schlüssel zur Beschreibung von Sicherheitsmechanis
 men, implementieren zufallsgesteuerte Algorithmen und werden stark zunehmen
 d in der Künstlichen Intelligenz eingesetzt. In diesem Vortrag werde ich er
 klären, was probabilistische Programmierung ist, welche Anwendungen sie hat
 , und weshalb Programme schwerer zu verstehen/ analysieren sind als gewöhnl
 iche Software.  In Kooperation mit Fachgruppe Informatik der RWTH, der Regi
 onalgruppe der Gesellschaft für Informatik (RIA), des Regionalen Industriec
 lubs Informatik Aachen (REGINA e.V.) und der Gruppe Aachen des Deutschen Ho
 chschulverbands.\n\n\n\nZur Veranstaltung erschienen ca. 160 Personen.
LOCATION:RWTH Aachen, Informatikzentrum, AH IV, 17:00 Uhr
DTSTAMP:20191108T093609Z
DTSTART:20191106T160000Z
DTEND:20191106T171500Z
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