Golem.de Tech Summit 2016

Maschinen, die wie Menschen lernen

Wie Algorithmen Prozesse automatisieren



Experten-Vorträge von Fraunhofer, DFKI, TU München, Amazon und vielen anderen


19. und 20. April in der Station Berlin im Rahmen der Fachkonferenz Quo Vadis 2016


Tag 1 - Bild- und Textanalyse

Der Eröffnungstag gibt einen Überblick über das breite Feld des Deep Learning und Einblicke in spannende Anwendungsbereiche. Die Vorträge erläutern, wie Algorithmen Daten verstehen und daraus lernen können. Thematisiert werden dabei etwa Bildmotiv-Erkennung, Sprachverständnis oder Semantik.


  1. Learning to Win - Deep Neural Networks in Games
    Dr. Sascha Lange
    PSIORI - 5D Lab GmbH

    Large Scale Machine Learning for Online Services
    Dr. Ralf Herbrich
    Amazon Development Center Germany GmbH

  2. Trends In Game Mining: An Overview from Pure Telemetry Analysis to Deep Learning
    Rafet Sifa
    Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems (IAIS)

    Deep Learning - Transforming how we look at photographs
    Ralph Hinsche - Nvidia
    Ramzi Rizk - EyeEm

  3. Deep Learning for Visual Classification of Adjective Noun Pairs and its Application
    Damian Borth
    German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI)

    Interpretable Deep Learning
    Wojciech Samek
    Fraunhofer Institute for Telecommunications, HHI

  4. Understanding Text with Deep Machine Learning
    Prof. Alexander Löser
    Sebastian Arnold
    Beuth University of Applied Sciences Berlin

Tag 2 - KI für Spiele

Welche Chancen birgt Deep Learning für die Spielebranche? Diese und weitere Fragen beantworten die Vorträge des zweiten Konferenztages. Erläutert wird unter anderem, wie Gegenspieler menschlicher agieren können, wie Software spielen lernt oder wie kreativ künstliche Intelligenz überhaupt sein kann.


  1. Deep Learning in Movement Modelling and Robotics
    Prof. Patrick van der Smagt
    TU Munich

    Deep Learning as a Game Changer - Opportunities and Applications
    Dr. Matthias Platho

  2. Creativity, Machine Learning and Design - a new paradigm
    Samim Winiger
    ArtificialExperience

    Computational Intelligence and Games: Creating, Balancing, Learning to Play
    Dr. Mike Preuss
    University of Münster

  3. Cognitive Game Characters: Science and Techniques behind "MarioAI"
    M.Sc. Fabian Schrodt
    University of Tübingen

    Neural Turing Machines
    Ulf Schöneberg
    The unbelievable Machine Company GmbH

  4. How Deep Learning affects the Gaming Experience
    Olivia Klose
    Microsoft Germany
    Marcel Tilly
    Microsoft Research

Zeitplan

Time Schedule