Lehrveranstaltungen SS2022

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Hier finden Sie meine Lehrveranstaltungen im SS2022 (mit Beginn der jeweiligen Veranstaltung). Hier finden Sie weitere Hinweise zu meiner Lehrveranstaltung Mathematik 2 INF/ITM/MI im SS2022.

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WPF DLML im Sommersemester 2022

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Im Sommersemester 2022 bieten wir (Profs. Daniel Gaida und Wolfgang Konen) das WPF DLML: Deep Learning, Machine Learning und Künstliche Intelligenz an. Nähere Informationen hierzu finden sich im ILIAS: Übergreifende INF-Module und WPFs – WPF DLML Sommersemester 2022. Wer an diesem WPF teilnehmen möchte, trete bitte diesem ILIAS-Modul UND DER DARIN ENTHALTENEN GRUPPE „Gruppe SoSe2022“…

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Mehr Transparenz bei Künstlicher Intelligenz

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(Bild: Christoph J Kellner)   Zum Forschungsprojekt (RL)^3, das ich gemeinsam mit Laurenz Wiskott (RUB) leite und das in der Abbildung dargestellt wird, ist nun hier eine ausführliche Pressemitteilung verfügbar.

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TH Köln nimmt am KI Graduiertenkolleg Data-NInJA teil

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Das Land NRW fördert im KI Graduiertenkolleg Data-NInJA („Trustworthy AI for Seamless Problem Solving: Next Generation Intelligence Joins Robust Data Analysis“, Koordinatorin ist Prof. Barbara Hammer von der Universität Bielefeld) insgesamt sieben Promotionstandems, die aus 35 Einreichungen von einer Expertenjury ausgewählt wurden. Die TH Köln ist mit einem Promotionstandem gemeinsam mit der Ruhr-Universität Bochum (RUB)…

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WPF DLML 2020: „Deep Learning, Machine Learning + KI“

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Auch im WS20/21 wird es wieder das beliebte WPF DLML geben! Nicht erst seit den Erfolgen AlphaGo, AlphaZero und AlphaStar von Google’s DeepMind ist Deep Learning in aller Munde. Andere Erfolge liegen im Bereich der Bilderkennung, des Sprachverstehens oder der Synthese aus beidem: Ein Computer lernt, bisher nicht gesehene Bilder mit sinnvollen Bildunterschriften zu versehen….

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Jordan Scholzen gewinnt mit KI-Abschlussarbeit im Opitz Innovationspreis 2020

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Meinen herzlichen Glückwunsch an Jordan Scholzen, der mit seiner Arbeit „Künstliche Intelligenz in der Kompositionslehre – Eine Untersuchung von Long-Short-Term-Memory-Netzen zur Analyse von Kontrapunkten nach Fux“ den 1. Preis beim Opitz-Innovationspreis 2020 gewann. Die von mir betreute Bacherlor-Arbeit beschäftigte sich damit, wie eine Unterstütungs-KI für Musikstudierende in der Kompositionslehre aussehen kann. Scholzen zeigte, dass es…

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