| Dozent: | Klaus Diepold, Michael Zwick |
| Assistenten: | Michael Dötzer |
| Zielgruppe: | Master EI, RCI, MSCE |
| ECTS: | 5 |
| Turnus: | Sommersemester + Wintersemester |
| Anmeldung: | Siehe TumOnline |
| Zeit & Ort: | Dienstags 16:45-18:15 Uhr im Raum Z995 |
| Beginn: | 14.04.2026 |
Inhalt
Seminar Maschinelle Intelligenz
Das Thema Maschinelle Intelligenz (MI), oft auch als Künstliche Intelligenz bezeichnet ist ein Gebiet mit einer Geschichte, die bis ins 19. Jahrhundert zurückgeht. In dieser Zeit haben Wissenschaftler und Visionäre viele grundlegende Ideen zur Maschinellen Intelligenz beigetragen, über deren Ursprünge und Existenz wir uns heute nicht immer bewusst sind. So beziehen sich viele Diskussion auf den Turing Test, aber nur Wenige haben die zugehörige Originalpublikation von Alan Turing aus dem Jahr 1950 wirklich gelesen. So Ähnlich geht es auch dem Kalman Filter, oder der von Neumann Architektur, um nur einige wenige Beispiele zu nennen.
Das Seminar im Sommer 2026 nimmt sich der Aufgabe an, einige Klassische Artikel aus der Geschichte der Maschinellen Intelligenz auszugraben, gemeinsam zu lesen und zu diskutieren. Wir tun das in der Hoffnung und Erwartung neue Einblicke in die Grundlagen der Thematik MI zu gewinnen, die bis zum heutigen Tage Gültigkeit besitzen und die wissenschaftliche Arbeit bis heute prägen.
Wir bauen dabei auf die Gültigkeit des „Lindy-Effekts“, der besagt, dass ein Artikel bzw. eine Idee oder ein Konzept, das aus der x-jährigen Vergangenheit stammt und heute noch relevant ist auch noch weitere x Jahre relevant sein wird. Mit anderen Worten: der Artikel/die Idee/das Konzept hat den Test der Zeit bestanden.
Seminar on Machine Intelligence
The topic of machine intelligence (MI), often referred to as artificial intelligence, is a field with a history dating back to the 19th century. During this period, scientists and visionaries contributed many fundamental ideas to machine intelligence, the origins and existence of which we are not always aware of today. For example, many discussions refer to the Turing Test, but few have actually read Alan Turing's original publication from 1950. The same is true of the Kalman filter and von Neumann architecture, to name just a few examples.
The seminar in the summer of 2026 will take on the task of digging up some classic articles from the history of machine intelligence, reading them together, and discussing them. We do this in the hope and expectation of gaining new insights into the fundamentals of MI, which are still valid today and continue to shape scientific work.
We are building on the validity of the “Lindy effect,” which states that an article, idea, or concept that originated x years ago and is still relevant today will remain relevant for another x years. In other words, the article/idea/concept has stood the test of time.