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Julia-Programmierer, Wahrscheinlichkeitsmodellierer und Praktiker der Aktiven Inferenz, die mit RxInfer.jl arbeiten.
Lernen, Anwenden und Erweitern des reaktiven Inferenzsystems RxInfer.jl.
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Die RxInfer.jl Lern- und Entwicklungsgruppe unterstützt das Lernen und Erweitern von RxInfer.jl, einem Julia-Paket für reaktive bayessche Inferenz. Die Gruppe erstellt Lernressourcen, Codebeispiele und trägt zur weiteren Entwicklung von RxInfer als Plattform für Aktive Inferenz bei.
RxInfer.jl ist ein reaktives, nachrichtenbasiertes probabilistisches Programmier-System, das extern entwickelt und vom Institut als Schlüsselplattform für Implementierungen der Aktiven Inferenz übernommen wurde. Die Lerngruppe des Instituts konzentriert sich darauf, RxInfer in verschiedenen Anwendungsfällen der Aktiven Inferenz zu verstehen, anzuwenden und auszubauen – indem sie Beispiele, Dokumentationen und Lernwege für Gemeinschaftsmitglieder erstellt.
Die Gruppe führt eine Projektübersicht, Lernsessionen und Code im Institut-Repository. Aktive Sessionen sind im Aktivitätskalender des Instituts aufgeführt.
Teilnehmer können Lernsessionen beitreten, Beispiele beisteuern oder dabei helfen, die Visualisierungsfähigkeiten von RxInfer zu verbessern. Erfahrung in der Programmiersprache Julia ist hilfreich, aber strukturierte Lernsessionen bieten für alle Niveaus Platz.
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Verwandte Ressourcen
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Repoziteure
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Computational meta-analysis of Active Inference literature with nanopublication and knowledge-graph outputs.
Audience: Learner
Active Inference and RxInfer.jl
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Notebook-based applied Active Inference work connected to blockchain-adjacent and generative modeling examples.
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Python models and materials for ant-inspired multiagent Active Inference.
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Active Inference & Category Theory
Audience: Researcher
Public content repository for the Active Inference Journal and related publication infrastructure.
Audience: Researcher
Active Entity Ontology for Science