Maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen trifft auf kognitive Neurowissenschaft
Weitere Informationen zu unserer Forschung und unserem Team findest du auf unserer Website: kietzmannlab.org
Forschungsinteressen
Unsere Forschungsgruppe hat das Ziel, die rechnerischen Prozesse zu verstehen, durch die das Gehirn und künstliche Agenten effizient und robust Bedeutung aus der Welt um uns herum ableiten können. Wir fragen uns, wie das Gehirn vielseitige Repräsentationen aus den statistischen Regelmäßigkeiten in den Eingaben erwirbt, wie sensorische Informationen dynamisch im kortikalen Netzwerk transformiert werden und welche Informationen vom Gehirn extrahiert werden, um höhere kognitive Funktionen zu unterstützen. Um Antworten auf diese Fragen zu finden, entwickeln und nutzen wir Techniken des maschinellen Lernens, um Strukturen in hochdimensionalen neuronalen Daten zu entdecken und zu modellieren.
Als Zielmodalität konzentrieren wir uns auf das Sehen, den dominantesten unserer Sinne sowohl neural als auch perzeptiv. Um Einblicke in das komplizierte System zu gewinnen, das es uns ermöglicht zu sehen, verfolgt die Gruppe zwei miteinander verbundene Forschungsansätze: Maschinelles Lernen für neurowissenschaftliche Entdeckungen und Modellierung tiefer neuronaler Netzwerke. Diese interdisziplinäre Arbeit verbindet maschinelles Lernen, rechnerische Neurowissenschaften, Computer Vision und Semantik. Unsere Arbeit ist daher im Zentrum der aufkommenden Bereiche des neuro-inspirierten maschinellen Lernens und der kognitiven rechnerischen Neurowissenschaften.
Für neueste Updates aus dem Labor folge Tim Kietzmann auf Twitter @TimKietzmann.
Kontaktiere uns gern, falls du Fragen hast oder an einer Zusammenarbeit interessiert bist.
Für nähere Informationen zum Thema Chancengleichheit in der Arbeitsgruppe besuche unsere Seite zu Gleichheit, Vielfalt und Inklusion.
