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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.

 

 


Programm

12.10.2022 + 19.10.2022

Tba

 


 

26.10.2022

Prof. Dr. Axel Ockenfels (Department of Economics)

 


 

02.11.2022
Dr. Roland Pabel (Regionales Rechenzentrum)

 


 

09.11.2022
Prof. Dr. Christian Sohler (Abteilung für Informatik)

 


 

16.11.2022 

PD Dr. Michael Hanrath (Institut für Theoretische Chemie)

 


 

23.11.2022 

Dr.in Vera Schemann (Institut für Geophysik und Meteorologie)

 


 

30.11.2022 

Prof. Simon Trebst (Institut für Theoretische Physik)

 


 

07.12.2022 

Prof. Thomas Wiehe (Institut für Genetik)

 


 

14.12.2022 

Prof.in Dr.in Stefanie Walch-Gassner (I. Physikalisches Institut)

 


 

21.12.2022 

Tba

 


 

11.01.2023 

Prof. Dr. Andreas Schadschneider (Institut für Theoretische Physik)

 


 

18.01.2023 

Prof. Dr. Nils Reiter (Institut für Digital Humanities)

 


 

25.01.2023 

Tba

 


 

01.02.2023 

Tba