Ringvorlesung: Die Welt im Computer
Einführung in Big Data, Machine Learning und Quantitative Modellierung
Viele Bereiche naturwissenschaftlicher Forschung durchlaufen zur Zeit einen enormen Wandel. Dieser ist darauf zurückzuführen, dass neue Messmethoden immer größere Datensätze generieren, die mit Computer-basierten Algorithmen aus Bereichen des Machine Learnings völlig neuartig untersucht werden können. Gleichzeitig ermöglicht der Fortschritt in den Computerwissenschaften auch ganz generell die Beschreibung von immer komplexeren System.
In der Ringvorlesung werden daher Konzepte zu Big Data, Machine Learning, Deep Learning, künstlicher Intelligenz und die verschiedenen Arten der Modellierung komplexer Systeme vorgestellt. Neben einem Überblick über die Methoden und die Möglichkeiten des Einsatzes von Super-Computern, werden Dozent*innen aus einem breiten Spektrum wissenschaftlicher Anwendungen über ihre aktuelle Forschung aus diesen Bereichen berichten. Studierende aller Fakultäten sowie interessierte Gäste sind herzlich willkommen!
Leitung der Ringvorlesung:
Die Ringvorlesung wird vom Kompetenzfeld III: Quantitative Modellierung komplexer Systeme organisiert.
Informationen zur Anmeldung
Zielgruppe
Workload
Anmeldung
Termine im Wintersemester 2022/23
Die Vorträge finden jeweils mittwochs 16.00 – 17.30 Uhr im Hörsaal A1 des Hörsaalgebäudes statt.
Der erste Termin in der 12. Oktober 2022.
Die Nachklausur zur Vorlesung findet am 22. März 2023 von 16.00 - 17.30 Uhr in Hörsaal C des Hörsaalgebäudes statt. Bitte denken Sie daran, sich rechtzeitig in Klips für die Klausur anzumelden.
Programm
12.10.2022 - Fällt aus !!!
Einführung
Dr.in Vera Schemann (Institut für Geophysik und Meteorologie)
19.10.2022
Machine Learning for Weather and Climate Modelling
Dr. Peter Dueben (ECMWF)
26.10.2022
Die perfekte Strategie: Künstliche Intelligenz versus natürliche Dummheit
Prof. Dr. Axel Ockenfels (Department of Economics)
02.11.2022
Computer Hardware: Von CPU bis HPC
Dr. Roland Pabel (Regionales Rechenzentrum)
09.11.2022
Datenstromalgorithmen
Prof. Dr. Christian Sohler (Abteilung für Informatik)
16.11.2022
Wolken, Wetter und Klima – wie wir versuchen mit komplexen Modellen unsere Welt zu verstehen
Dr.in Vera Schemann (Institut für Geophysik und Meteorologie)
23.11.2022
Das quantenmechanische Viel-Teilchenproblem in der Chemie: Von Molekülen, Wellenfunktionen und Dichten
PD Dr. Michael Hanrath (Institut für Theoretische Chemie)
30.11.2022
Die Quanten-Welt im Computer und der Computer in der Quanten-Welt
Prof. Simon Trebst (Institut für Theoretische Physik)
07.12.2022
Affen- und Menschengehirne im Computer: Von Neuroanatomie zu Simulationen der Gehirnaktivität
Prof.in Sacha van Albada
14.12.2022
Quantitative Modellierung astrophysikalischer Systeme
Prof.in Dr.in Stefanie Walch-Gassner (I. Physikalisches Institut)
21.12.2022
Machine Learning in der Präzisionsmedizin
Prof. Dr. Andreas Beyer (Institut für Genetik)
11.01.2023 - Fällt aus !!!
Straßenverkehr und Fußgängerströme im Computer
Prof. Dr. Andreas Schadschneider (Institut für Theoretische Physik)
(Die Vorlesung wird als Video auf der Ilias Seite zur Vorlesung zur Verfügung gestellt)
18.01.2023
Sprache mit dem Computer verarbeiten — und verstehen?
Prof. Dr. Nils Reiter (Institut für Digital Humanities)
25.01.2023 - Fällt aus !!!
Tba
01.02.2023 - Fällt aus !!!
IT-Security. Sicherheit ein Muss oder ein Nice-to-Have?
Rolf vom Stein (Jester Secure iT GmbH)