Prof. Dr. Klaus-Robert Müller: Machine Learning and Applications
Buchstabieren und Spielen nur mit den Gedanken - mit dem Berliner Brain Computer Interface lernt eine Maschine Hirnsignale zu dekodieren.
Der Vortrag führt zunächst kurz in das Maschinelle Lernen und Big Data ein, und präsentiert dann Anwendungen des Maschinellen Lernens. Besonderen Fokus erhält das Maschinelle Lernen für Brain Computer Interface. Ein Brain Computer Interface (BCI) dekodiert Hirnsignale, um sie zu zur Kontrolle von Objekten zu nutzen, also beispielsweise zum Buchstabieren, zur Manipulation eines Cursors oder auch in Computerspielen. Das Berliner Brain Computer Interface dekodiert Hirnsignale mit Methoden des Maschinellen Lernens.
© Oliver Elsner
Zur Person
Technische Universität Berlin, Berlin Institute of Technology Computer Science, Machine Learning Group
Studium der Physik und Promotion am Institut für Technologie in Karlsruhe. Seit 2006 Leiter des Fachgebiet Maschinelles Lernen am Institut für Softwaretechnik und Theoretische Informatik der TU Berlin. Seit 2012 Mitglied Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina und „Distinguished Professor“ an der Korea University, seit 2014 auch Co-Direktor des Berliner Big Data Zentrums. Für vier Jahre leitete er das Berliner Bernstein Zentrum für Neurotechnologie.
Links
www.ml.tu-berlin.de/menue/mitglieder/klaus-robert_mueller/
Schlagworte
Maschinelles Lernen Brain Computer Interface Lernen statistische Inferenz Brain Pong
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