Referent: Prof. Dr. Vasileios Belagiannis
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen Nürnberg

Maschinelles Lernen ist zur treibenden Kraft hinter der künstlichen Intelligenz
geworden, wobei tiefe neuronale Netze bei Benchmarks in der Bild-, Audio- und
natürlichen Sprachverarbeitung führend sind. Dieser Erfolg ist nicht nur auf
aktuelle Transformer-Architekturen zurückzuführen, sondern auch auf die
Verfügbarkeit großer Datensätze und moderner Hardware für das Training dieser
Modelle. Diese Kombination hat den Aufstieg fortschrittlicher Modelle, einschließ-
lich generativer KI, großer Sprachmodelle und allgemeiner Foundation-Modelle,
vorangetrieben. In diesem Vortrag werden die aktuellen Fortschritte im Bereich
der tiefen neuronalen Netze vorgestellt und gleichzeitig die Grenzen der aktuellen
State-of-the-Art-Modelle kritisch beleuchtet, insbesondere in Bezug auf ihre
Fähigkeit, robuste und zuverlässige Entscheidungen zu treffen.