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pfeilSepp Hochreiter forscht Deep Learning

Sepp Hochreiter ist eine zentrale Figur in der Entwicklung des modernen Deep Learnings, und seine Arbeit hat weitreichende Auswirkungen auf die Künstliche Intelligenz.

Sepp Hochreiter ist ein herausragender KI-Wissenschaftler, dessen Arbeit einen tiefgreifenden Einfluss auf die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz hat.

Frühe Karriere und akademischer Werdegang

Sepp Hochreiter wurde 1967 in Mühldorf am Inn geboren.

Er hat an der Technischen Universität München studiert und dort auch promoviert.

Dann führte es ihn zu Forschungsaufenthalten an die Technische Universität Berlin und die University of Colorado in Boulder, bevor er an die Johannes Kepler Universität Linz berufen wurde.

Aktuelle Forschung und Aktivitäten: Hochreiter leitet das Institut für Maschinelles Lernen an der Johannes Kepler Universität Linz.

Er ist auch Gründungsdirektor des Institute of Advanced Research in Artificial Intelligence (IARAI), das sich auf die Anwendung von KI in verschiedenen Bereichen konzentriert.

Seit Februar 2024 ist er zusätzlich Chief Scientist bei NXAI.

Er leitet das Linz Institute of Technology (LIT) AI Lab.

Seine aktuelle Forschung umfasst unter anderem die Entwicklung neuer Deep-Learning- Architekturen und die Anwendung von KI in der Medizin und anderen Bereichen.

Wichtige Punkte

Sepp Hochreiter ist bekannt für seine gründliche und theoretisch fundierte Herangehensweise an die KI-Forschung.

Seine Arbeit hat dazu beigetragen, das Deep Learning von einem Nischengebiet zu einem der wichtigsten Bereiche der Informatik zu machen.

Seine Arbeiten werden weltweit oft zitiert.

Hochreiter

Sepp Hochreiter

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Die Bedeutung von LSTM

Der Durchbruch von Sepp Hochreiter kam mit der Entwicklung des Long Short-Term Memory (LSTM)-Netzwerks, gemeinsam mit Jürgen Schmidhuber.

LSTM-Netzwerke sind besonders effektiv bei der Verarbeitung von Sequenzdaten, wie sie in Sprache, Text und Zeitreihen vorkommen.

Das LSTM-Netzwerk löste das Problem des "verschwindenden Gradienten", das frühere Rekursive Neuronale Netze (RNNs) plagte. Dieses Problem verhinderte, dass RNNs langfristige Abhängigkeiten in Daten lernen konnten.

LSTM-Netzwerke sind die Grundlage für viele Anwendungen, darunter:

  • Spracherkennung und -synthese
  • Maschinelle Übersetzung
  • Bildunterschriftung
  • Vorhersage von Zeitreihen.

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(•) Die KI-Forschung (ab den 1950er)

Programmierer / Informatiker

(•) Alan Turing, "Vater der KI"

(•) Joseph Weizenbaum

(•) Arthur L. Samuel

(•) Marvin Minsky (1927–2016), KI-Forscher

(•) Allen Newell, KI-Pionier

(•) John McCarthy, Miterfinder der KI

(•) Herbert Simon, Verhaltensforscher, KI-Pionier

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(•) Wolfgang Wahlster: Pionier der deutschen KI-Forschung

(•) Ray Kurzweil über KI

(•) Demis Hassabis und DeepMind

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Dr. Paulo Heitlinger

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