Schuljahr 2018/19 "Künstliche Intelligenz"

Begrüßung der neuen Mitglieder und gegenseitiges Kennenlernen
Themensammlung zu "Künstlicher Intelligenz"

Jupyter Notebook mit Programm-Code:

  Neuronales_Netz_mit_MNIST_Daten.ipynb

  learn_python.ipynb

und als reines python Programm:

  Neuronales_Netz_mit_MNIST_Daten.py

Verbessertes Programm (NN mit Fashion-MNIST) mit Kommentaren zur Erklärung (Andreas Franke):

    NN_mit_MNIST_Protokoll.ipynb

Originales Programm (AR):

  Neuronales_Netz__Fashion-MNIST.ipynb  

  Neuronales_Netz__SVHN.ipynb

  Neuronales_Netz__CIFAR_10.ipynb

  keras.ipynb

FRANKA EMIKA stellt programmierbare Roboter her. Diese Roboter können nicht nur einfache Tätigkeiten durchführen, sondern auch in komplexeren und vernetzten Aufgaben eingesetzt werden. Wir werden einen Überblick über die Firma und die Technologie bekommen und dann könnt Ihr selber die Roboter programmieren. Hier ein paar Impressionen:
Video 1, Video 2, Video 3

15:00 bis 15:30   Führung SmartRoom und Vorstellung aktueller Themen aus den Bereichen Digitale Innovationen 
"Im SmartRoom wird gezeigt, wie Digitalisierung den Alltag der Menschen beeinflussen und erleichtern kann. Dabei verdeutlichen die integrierten Lösungen das große Potenzial von Technologien in den Bereichen Energie, Gesundheit, Sicherheit, Komfort und altersgerechtes Leben" 
15:30 bis 16:30   Vorstellung Anwendung Künstliche Intelligenz am Beispiel StARS (Statistische Analyse und Rechnungssteuerung) und Diskussion mit den Schülern (ggf. auch im SmartRoom) 
"StARS ist ein statistisches Modell, das auf Methoden des maschinellen Lernens basiert, eingebunden in eine benutzerfreundliche Anwendung für die Mitarbeiter zur Unterstützung einer effizienten Rechnungsprüfung. Man könnte auch sagen, StARS hilft uns bei der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Dabei finden wir sogar Nadeln, d.h. Prüffälle, von denen wir bislang noch gar nicht wussten, dass Sie sich im großen Heuhaufen unserer Fälle verstecken. Wir entdecken also auch ganz neues Prüfpotential! So entdecken wir Zusammenhänge, Strukturen und Muster, die weit über die Informationen auf einem Beleg hinausgehen, wenn z.B. kurz vor dem Wochenende die Qualität der Rechnungsstellung in den Krankenhäusern nachlässt. Insgesamt handelt es sich um einen komplexen Algorithmus mit sehr vielen Parametern. Dieser ist auch so aufgebaut, dass StARS mit jeder Rechnungsprüfung dazulernt und im Laufe der Zeit immer besser wird. Deswegen sprechen wir in diesem Zusammenhang auch von einem selbstlernenden System."

und Themenbesprechung für das nächste Schuljahr

17:00-19:00 Uhr: Feierliche Abschlussveranstaltung (Raum A125 im Hauptgebäude der LMU)

mit Zertifikatsvergabe in Gegenwart von Eltern und Vertretern der LMU und des Kultusministeriums, dazu werden auch alle Vortragenden und alle Ehemaligen eingeladen