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 2020/21

Die Vorträge finden jeweils mittwochs 16.00 – 17.30 Uhr online statt.

Die Vorlesung findet über Zoom statt und Zugang erhalten Sie über folgenden Link:

https://uni-koeln.zoom.us/j/96057783578?pwd=Z1U3bk9BN0wzRUh1N2ZOL3kzZElSUT09

04.11.2020
Die perfekte Strategie: Künstliche Intelligenz versus natürliche Dummheit
Prof. Dr. Axel Ockenfels (Department of Economics)

11.11.2020 + 18.11.2020
Einführung in Mathematische Modellierung und Methoden
Prof. Dr. Gregor Gassner (Department Mathematik / Informatik)

25.11.2020
Computer Hardware: von CPU bis HPC
Dr. Roland Pabel (Regionales Rechenzentrum)

02.12.2020
Von Wolken, Wetter und Klima: Wie Modelle uns helfen können unsere Umwelt besser zu verstehen
Dr. Vera Schemann (Institut für Geophysik und Meteorologie)

09.12.2020
Das quantenmechanische Viel-Teilchenproblem in der Chemie: Approximative Lösungen der Schrödinger-Gleichung
PD Dr. Michael Hanrath (Institut für Theoretische Chemie)

16.12.2020

Die Quanten-Welt im Computer und der Computer in der Quanten-Welt
Prof. Dr. Simon Trebst (Institut für Theoretische Physik)

13.01.2021
Quantitative Modellierung astrophysikalischer Systeme
Prof. Dr. Stefanie Walch-Gassner (I. Physikalisches Institut)

20.01.2020
Evolutionsbiologie im Computer
Prof. Dr. Thomas Wiehe (Institut für Genetik)

27.01.2021
Machine Learning in der Präzisionsmedizin
Prof. Dr. Andreas Beyer (Institut für Genetik | CECAD)

03.02.2021

Deep Learning für die Sprachanalyse in den Digital Humanities
Dr. Claes Neuefeind (Cologne Center for eHumanities | CCeH)

10.02.2021
Ethik als gestaltende Kraft für die digitalisierte Gesellschaft
Prof. Dr. Christiane Woopen (CERES)