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 2021/22

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

27.10.2021 + 03.11.2021

Numerische Mathematik
Einführung in Mathematische Modellierung und Methoden
Prof. Dr. Gregor Gassner (Institut für Mathematik)

10.11.2021

Informatik
Nur ein gutes Bild sagt mehr als 1000 Worte
Prof. Dr.  Tatiana von Landesberger (Institut für Informatik)

17.11.2021

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

24.11.2021

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

01.12.2021

Theoretische Physik

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

08.12.2020

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

15.12.2021

Computational Biology
Affen- und Menschengehirne im Computer: Von Neuroanatomie zu Simulationen der Gehirnaktivität
Prof. Dr. Sacha van Albada (Department Biologie und FZ Jülich)

12.01.2022

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

19.01.2022

Verkehrsforschung
Straßenverkehr und Fußgängerströme im Computer
Prof. Dr. Andreas Schadschneider (Institut für Theoretische Physik)

26.01.2022

Informatik
Die Visualisierung wissenschaftlicher Daten in Virtuelle Realität
Prof. Dr. Ulrich Lang (Regionales Rechenzentrum Köln)

02.02.2022

Computerlinguistik

Sprache verarbeiten (und verstehen?) mit dem Computer
Prof. Dr. Nils Reiter (Institut für Digital Humanities)