Das Thema probabilistische Modellierung und randomisierte Algorithmen erlangt durch die Aktualität von KI und maschinellem Lernen zurzeit eine besondere Bedeutung. Dies ist der Grund, weshalb sich viele Firmen auf diesem Gebiet engagieren, wie Facebook, Google, Microsoft, Uber und andere.

Die probabilistische Programmierung ist eine faszinierende neue Richtung im Bereich Data Science. Fast jede Programmiersprache hat eine probabilistische Variante: Scala, JavaScript, Haskell, Prolog, C, Python, sogar Excel wurde um randomisierte Funktionen erweitert. Diese Sprachen zielen darauf ab, probabilistische Modellierung, komplexe statistische Schlussfolgerung und Maschinelles Lernen allen Programmierern und Benutzern zugänglich zu machen. Probabilistische Programme implementieren Verfahren, mit denen im Kontext von „Big Data“-Anwendungen in einer Mischung aus unsicheren Daten und beobachteten Verhaltens Schlussfolgerungen gezogen werden können. Bayessche Netzwerke, ein grundlegendes Modell in der Entscheidungstheorie, sind einfache Instanzen solcher Programme. Probabilistische Programme steuern autonome Roboter und selbstfahrende Autos, dienen der Vorhersage von Wirtschaftstrends, sind der Schlüssel zur Beschreibung von Sicherheitsmechanismen, implementieren zufalls- gesteuerte Algorithmen und werden stark zunehmend in der Künstlichen Intelligenz eingesetzt.

Vortrag von Prof. Dr. Dr. h.c. Joost-Pieter Katoen, Inhaber des Lehrstuhls Informatik 2 (Software Modelling and Verification) der RWTH. Prof. Katoen ist ein hoch angesehener Wissenschaftler: Advanced Grant ERC 2018, Karman Fellow RWTH, Sprecher eines Graduiertenkollegs der DFG und andere Auszeichnungen.

Eintritt frei. Anmeldung nicht erforderlich. Hörsaal AH IV, Informatik-Zentrum, Ahornstr. 55, 52074 Aachen

In Kooperation mit Fachgruppe Informatik der RWTH, der Regionalgruppe der Gesellschaft für Informatik (RIA), des Regionalen Industrieclubs Informatik Aachen (REGINA e.V.) und der Gruppe Aachen des Deutschen Hochschulverbands.