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.

Termine im Wintersemester 2023/24

Die Vorträge finden jeweils mittwochs 16.00 – 17.30 Uhr im Hörsaal B des Hörsaalgebäudes statt.
Der erste Termin ist der 18. Oktober 2023.

Die Klausur zur Vorlesung findet am 7. Februar 2024 von 16.00 - 17.30 Uhr in Hörsaal C des Hörsaalgebäudes statt. Bitte denken Sie daran, sich rechtzeitig in Klips für die Klausur anzumelden!

Die Nachklausur zur Vorlesung findet am 20. März 2024 von 16.00 - 17.30 Uhr in Hörsaal C des Hörsaalgebäudes statt.

18.10.2023

Einführung (circa 10 Minuten)

Yorik Krumbeck

18.10.2023

Trustworthy Artificial Intelligence

Prof. Dr. Aleksandar Bojchevski (Institut für Informatik)

25.10.2023

Straßenverkehr und Fußgängerströme im Computer

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

08.11.2023

KI-Methoden für eine stabile Stromversorgung

Prof. Dr. Dirk Witthaut (Forschungszentrum Juelich)

15.11.2023

Affen- und Menschengehirne im Computer: Von Neuroanatomie zu Simulationen der Gehirnaktivität

Prof. Dr. Sacha van Albada (Department Biologie und FZ Zürich)

22.11.2023

Digitale Pflanzen - von der Zelle zum Ökosystem

Prof.in Dr.in Nadine Toepfer (CEPLAS)

29.11.2023

Quantitative Modellierung astrophysikalischer Systeme

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

06.12.2023

Das quantenmechanische Viel-Teilchenproblem in der Chemie: Approximative Lösungen der Schrödinger-Gleichung

PD Dr. Michael Hanrath (Institut für Theoretische Chemie)

13.12.2023 

Maschinelles Lernen für bessere Vorhersagen von Wetter und Klima

Dr. Peter Dueben (ECMWF)

20.12.2023

Was ist eigentlich ein ExaFlop?

Prof. Dr.-Ing. Stefan Wesner (ITCC, RRZK)

10.01.2024

Smart Sustainable Mobility

Prof. Dr. Wolfgang Ketter (Information Systems for Sustainable Society)

17.01.2024 

Sprache mit dem Computer verarbeiten- und verstehen?

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

24.01.2024

Chemie im Computer

Prof. Dr. Bernd Goldfuß (Department für Chemie)

31.01.2024

IT-Security. Eine Einführung

Rolf vom Stein (Jester Secure iT GmbH)