Name: Das Unvorhersehbare vorhersagen: Zeitreihen und Chatbots
Start: 2019-06-12T18:30:00+02:00
End: 2019-06-12T20:30:00+02:00
Location: inovex GmbH

Hey Tech Heads,

es liegt in der Natur des Menschen das Unvorhersehbare vorherzusagen: Wetter, Aktienkurse, Krankheitsverläufe, die Reaktion eines Menschen. Neueste Deep Learning Ansätze sind in der Lage solche sequentiellen Sachverhalte immer genauer zu prognostizieren.

Um zusätzlich ein besseres Verständnis für die zugrundeliegenden Daten zu erlangen, gewinnt Representation-Learning immer mehr an Bedeutung. Marisa stellt im ersten Teil einen symbolischen informationstheoretischen Ansatz zum Representation-Learning von Zeitreihen vor. Dabei soll es speziell um ordinale Muster in Zeitreihen gehen, wie sie beispielsweise als Veränderung von Emotionen im Gesprächsverlauf zu finden sind.

Eine solche Entwicklung ist für Menschen in der Regel leicht zu erkennen. Chatbots hingegen können nicht intuitiv auf solche Emotionsverläufe reagieren, sondern müssen entsprechend programmiert werden. Im zweiten Vortrag des Abends beschäftigt sich Anna daher mit der Frage, welchen Beitrag KI zur Mensch-Maschine-Interaktion leisten kann. Auch in diesem Bereich ist die flexible Reaktion auf im Voraus unbekannte Daten eine Herausforderung, zu deren Lösung eine Reihe unterschiedlicher Ansätze entwickelt wurde.

Vorläufiger Zeitplan

18.30 Uhr Catering und Doors Open

19 Uhr Marisa Mohr - Representation Learning von Zeitreihen

In diesem Vortrag stelle ich einen vielversprechenden ordinalen Symbolisierungs-Ansatz zum Representation-Learning von Zeitreihen vor, mit dem ich mich innerhalb meiner Dissertation auseinandersetze. Die Idee hinter der sogenannten Permutationsentropie besteht darin, anstelle der Werte einer Zeitreihe die Ordnungsrelation zwischen den Werten zu betrachten, und so auf das natürliche Auf und Ab des zugrundeliegenden dynamischen Systems zurückzugreifen. Die gewonnen Informationen können dazu verwendet werden, vorhandene Forecasting-Methoden und Deep Learning Ansätze wie LSTMs, RNNs oder TCNs interpretierbarer und effizienter zu gestalten.

19.30 Uhr Bier & Networking

20 Uhr Anna Weißhaar - Talk to me: Chatbots und digitale Assistenten

Menschliche Kommunikation folgt zwar einer ganzen Reihe von Regeln, diese lassen sich aber schwer formalisieren. Nicht zuletzt deshalb, weil in unseren Interaktionen immer auch eine Fülle von Welt- und implizitem Kontextwissen eine Rolle spielt. Rein regelbasierte Chatbots sind daher nicht nur äußert komplex in der Programmierung, sondern stoßen in vielen Anwendungsbereichen schnell an ihre Grenzen.
In diesem Vortrag soll es darum gehen, einen Überblick über die aktuellen Lösungen und Herausforderungen im Bereich digitale Assistenten zu gewinnen. Der Fokus liegt dabei auf Ansätzen, die Chatbots "chatty" machen, sie also möglichst adäquat auf im Voraus unbekannte Nutzereingaben reagieren zu lassen.

Marisa Mohr

Linda Brunner

Lukas Funk

Ann-Kristin (Tini) Elson

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