Künstliche Intelligenz - Forschungs- und Anwendungsperspektiven an der HU Berlin (Ringvorlesung)
Ab dem 28.04.2023
Freitags 10 Uhr -12 Uhr
Raum 2093 im Hauptgebäude ( Unter den Linden 6)
Das Thema Künstliche Intelligenz ist aktuell sowohl in gesellschaftlichen Debatten als auch in wissenschaftlichen Diskussionen sehr präsent. Die Ringvorlesung greift diese Diskussionen auf und präsentiert aktuelle Forschungs- und Anwendungsperspektiven an der Humboldt-Universität zu Berlin auf diesem Feld.
Ziel ist es, auch Hörer:innen ohne Vorkenntnisse Einblicke in Fragen rund um das Thema Künstliche Intelligenz zu geben.
Die Ringvorlesung richtet sich sowohl an Studierende als auch an Lehrende und Forschende aller Fachrichtungen. Studierende können sich die Lehrveranstaltung im ÜWP mit 2 LP anrechnen lassen.
Die einzelnen Vorlesungen werden von Expert:innen aus verschiedenen Fächern gehalten, darunter Physik, Medienwissenschaft, Sprach- und Literaturwissenschaft, Informatik und Digital History. Die Hörer:innen erhalten auf dies Weise einen fächerübergreifenden Überblick. Dabei werden sowohl technische als auch gesellschaftliche Aspekte beleuchtet, um ein umfassendes Bild von Diskussionen, Perspektiven und Anwendungsszenarien bezüglich des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz zu vermitteln.
Wir laden Sie herzlich ein, an der Vorlesungsreihe teilzunehmen und sich mit anderen Studierenden und Expert:innen über die neuesten Entwicklungen und Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz auszutauschen.
Wir freuen uns darauf, Sie in unserer Ringvorlesung begrüßen zu dürfen!
Mit freundlichen Grüßen,
AI-SKILLS Projekt-Team
Übersicht der Inhalte
Jan Krämer
KI: Traum, nicht Technologie (Eine Einführung)
Lea Ossmann-Magiera & Pablo Schumacher
Dr. Thomas Krause
Machine Learning als Black Box in der Linguistik
Dominik Kranz & Oruç Kahriman
Anwendung neuronaler Netzwerke zur Analyse von EKGs
Prof. Wolfgang Ernst
Techniknahe Antworten auf die Metaphysik des „deep“ Machine Learning
Ein Versuch, die Black Box der Künstlichen Intelligenz zu öffnen
Prof. Robert Jäschke
Prof. Claudia Draxl
Mit Künstlicher Intelligenz zu neuartigen Materialien - Traum oder Wirklichkeit?
Dr. Patrick Schäfer
Unleashing the Potential of Unsupervised Time Series Analytics: Recent Advances and Breakthroughs
Prof. Judith Katzy
Machine Learning in der Teilchenphysik
Prof. Torsten Hiltmann
Künstliche Intelligenz in den Geschichtswissenschaften