基本信息
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Bio
Wenn man vor einem Computer sitzt, kommt man nicht unbedingt auf die Idee, daß dieses hochtechnische Gerät etwas mit einem Lebewesen, zum Beispiel mit einem Menschen gemeinsam hat. Trotzdem sind bestimmte Vorgänge in einem Rechner durchaus vergleichbar mit den Vorgängen in einem menschlichen Gehirn. Dies ist nicht verwunderlich, denn Gehirne und Computer haben letztendlich dieselbe Aufgabe: Sie sollen Information verarbeiten. In der Informatik hat sich deswegen in den letzten Jahren eine Teildisziplin entwickelt, die ihre Hauptaufgabe im Wissenstransfer von der Hirnforschung in die Informatik sieht. Diese Disziplin heißt Konnektionismus und beschäftigt sich mit der Entwicklung von neuen Algorithmen für Computer, die den "Programmen des Gehirns" nachempfunden sind.
Klaus Obermayer erforscht gemeinsam mit seiner Arbeitsgruppe Strategien der Informationsverarbeitung, die sich im Laufe der Evolution in natürlichen Systemen der Informationsverarbeitung herausgebildet haben. Hauptsächlich werden Algorithmen untersucht, die durch die Struktur des Gehirns inspiriert und unter dem Namen neuronale Netze bekannt geworden sind. Typische Anwendungsgebiete neuronaler Netze sind alle technischen Probleme, in denen biologische Systeme wie der Mensch herausragende Leistungen erbringen: Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung, Mustererkennung oder Robotik. Anwendungen neuronaler Netze in Wirtschaft und Industrie sind vielfältig und reichen derzeit von der Automobiltechnik über mit Fuzzy-Logik gesteuerten Haushaltsgeräten und neuronalen Materialprüfungsverfahren, bis zur Vorhersage von Aktienkursen und der Einschätzung der Kreditwürdigkeit von Kunden und Finanzwesen.
Klaus Obermayer erforscht gemeinsam mit seiner Arbeitsgruppe Strategien der Informationsverarbeitung, die sich im Laufe der Evolution in natürlichen Systemen der Informationsverarbeitung herausgebildet haben. Hauptsächlich werden Algorithmen untersucht, die durch die Struktur des Gehirns inspiriert und unter dem Namen neuronale Netze bekannt geworden sind. Typische Anwendungsgebiete neuronaler Netze sind alle technischen Probleme, in denen biologische Systeme wie der Mensch herausragende Leistungen erbringen: Bildverarbeitung, Sprachverarbeitung, Mustererkennung oder Robotik. Anwendungen neuronaler Netze in Wirtschaft und Industrie sind vielfältig und reichen derzeit von der Automobiltechnik über mit Fuzzy-Logik gesteuerten Haushaltsgeräten und neuronalen Materialprüfungsverfahren, bis zur Vorhersage von Aktienkursen und der Einschätzung der Kreditwürdigkeit von Kunden und Finanzwesen.
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JOURNAL OF COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE (2024): S91-S92
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Cristiana Dimulescu, Leonhard Donle,Caglar Cakan,Thomas Goerttler, Lilia Khakimova,Julia Ladenbauer,Agnes Floeel,Klaus Obermayer
FRONTIERS IN NEUROINFORMATICS (2024)
PSYCHOLOGICAL SCIENCEno. 12 (2024): 1350-1363
PROCEEDINGS OF NINTH INTERNATIONAL CONGRESS ON INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY, VOL 2, ICICT 2024 (2024): 201-214
Lecture Notes in Networks and Systems Advances in Information and Communicationpp.495-508, (2024)
FRONTIERS IN COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE (2024)
CoRR (2024)
Cited0Views0EIBibtex
0
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INTELLIGENT SYSTEMS AND APPLICATIONS, VOL 1, INTELLISYS 2024 (2024): 486-495
JOURNAL OF COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE (2024): S98-S99
Cited0Views0Bibtex
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