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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

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)