Workshop: Konnektionistische Modellierung

Ziel des Workshops ist die Vermittlung von grundlegenden Prinzipien und Herangehensweisen konnektionistischer Modellierung, also der Verwendung "künstlicher neuronaler Netze" zur Modellierung kognitiver Prozesse. 

Neben den Grundlagen (Montag, 19.7.) werden exemplarische Fragestellungen und konkrete Anwendungsbeispiele vorgestellt und praktisch ausprobiert (Donnerstag, 22.7.). Der Workshop soll einen Einblick in Prinzipien, Möglichkeiten und grenzen konnektionistscher Modellierung leisten und damit die  Grundlage bieten, spezifischere Fragestellungen bzw. relevante Modelle hinsichtlich des je eigenen Themas zu entwickeln. Dienstag und Mittwoch dienen deshalb dazu, benötigte Software zu installieren, Zusatzliteratur zu erarbeiten und konkrete, projektbezogene Fragestellungen und Ideen zu entwickeln.

Vorläufiges Programm:

Montag (19.7.):

Vormittags (10-12.30h Allgemeine Grundlagen):

- Grundlagen und Prinzipien konnektionistischer Modelle
- Konnektionismus und Sprache

Nachmittags (14-17h Vorstellung zweier grundlegender Architekturen/Modelle)
- Feedforward-Netze
- Simple-recurrent Networks

Für diesen Teil wird keine Vorbereitung erwartet. Dafür gibt es Hausaufgaben für Donnerstag (deshalb die geplante Pause), nämlich:

Dienstag und Mittwoch (20 und 21.7.)

- Installieren der benötigten Software. Die lokalen Experten kümmern sich mit den Teilnehmern darum, das bei allen alles funktioniert.
- Lesen einiger Texte, die nach der Einführung relativ gut verständlich sein sollten, gern auch schon Diskussionen darüber.
- Denken: Inwiefern könnte das für mein Projekt relevant sein bzw. was davon? Was wäre eher wichtig zu wissen?

Damit können wir dann am Donnerstag gut vorbereitet weitermachen.

Donnerstag (22.7.)

Vormittags (10-12.30h praktische Übungen)
- Nachbauen und modifizieren der am Montag vorgestellten Modelle (evtl. Gruppenarbeit)

Nachmittags (14-17h)
- Gruppenarbeit: Überlegungen, Diskussion und Ideen zu Einzelprojekten
- Abschlussdiskussion: Bedarf für weiteren Input zum Thema etc.