Das menschliche Gehirn ist ein faszinierendes Organ. Es kann diesen Text überfliegen und seine Bedeutung verstehen, sich dabei überlegen, ob der Kurs interessant klingt, nebenbei vielleicht Musik hören und die Hand gedankenversunken nach der Kaffeetasse greifen lassen. Das alles bei einem Energieverbrauch von nur ungefähr 20 Watt. Demgegenüber hinken selbst die neuesten Errungenschaften der künstlichen Intelligenz, nicht zuletzt wegen ihres enormen Energiebedarfs und der benötigten Rechenleistung, weit hinterher.

An dieser Stelle setzt der Kurs an und widmet sich dem aktuellen Forschungsgebiet des Neuromorphic Computing. An der Schnittmenge zwischen maschinellem Lernen, theoretischer Neurowissenschaft und Mikroelektronik entwickelt dieser Forschungszweig neuartige Computer, die in ihrer Funktionsweise dem Gehirn nachempfunden sind, um so dessen Effizienz, Vielseitigkeit und Robustheit zu erben.

Der Kurs beginnt mit einem Überblick über die Funktionsweise von biologischen Neuronen und Synapsen sowie deren physikalische Beschreibung. Anschließend erlernen die Teilnehmenden die Grundlagen des maschinellen Lernens, um im nächsten Schritt zu verstehen, wie sich Lernen in biologischen und biologisch inspirierten Systemen davon unterscheidet. Im letzten Schritt erfolgt die Symbiose von Biologie und Mikroelektronik. Am Beispiel aktueller Systeme wie BrainSaleS oder SpiNNaker bekommen die Teilnehmenden Einblicke in die Funktionsweise neuromorpher Mikrochips.

Neben dem Erlernen theoretischer Grundlagen liegt ein Fokus der Kursarbeit auf kleinen praktischen Projekten, in denen die Teilnehmenden eigenständig das Gelernte anwenden und ihre Ergebnisse präsentieren. Dabei besteht die Möglichkeit, eine der oben genannten Plattformen für Experimente einzusetzen.

Programmiergrundlagen werden nicht vorausgesetzt, sind aber vorteilhaft. Alternativ können sie auch in der Kursvorbereitung und während des Kurses erworben werden.