Studium Generale zu Maschinellem Lernen
jeweils Donnerstag, 20 Uhr c. t., Hörsaal 21, Kupferbau
Organisation: Prof. Dr. Matthias Hein, Prof Dr. Philipp Hennig, Dr. Gabriele Schweikert
Das Forschungsfeld des maschinellen Lernens, das heute oft synonym für künstliche Intelligenz steht, wird derzeit auf vielen Ebenen diskutiert. Es ist jedoch für die Öffentlichkeit nicht einfach, dadurch zu einer rea-listischen Einschätzung der Möglichkeiten dieses Gebietes zu gelangen. Einerseits neigen viele der Diskussionsbeiträge zu Übertreibungen, zum Beispiel was eine bald bevorstehende Superintelligenz angeht. Anderer-seits werden Chancen wie potentielle Risiken von künstlicher Intelligenz nur sehr verkürzt dargestellt. Wir wollen mit dieser Reihe einen fundierten Überblick über das Feld des maschinellen Lernens und seine vielfältigen Anwendungen geben. Durch die Vorstellung der zugrundeliegenden Verfahren soll den Zuhörern ein realistisches Bild davon ermöglicht werden, was maschinelles Lernen derzeit kann und was nicht, und was in naher Zukunft wahrscheinlich möglich sein wird. Dabei legen wir einen besonderen Fokus auf Anwendungen des maschinellen Lernens in den Wissenschaften selbst, wie er auch im neuen Exzellenzcluster “Maschinelles Lernen: neue Perspektiven für die Wissenschaft’’ verfolgt wird.
25.04.2019 Prof. Dr. Ulrike v. Luxburg, Informatik, Universität Tübingen
Was ist maschinelles Lernen?
02.05.2019 Prof. Dr. Peter Dayan, Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik, Tübingen,
Learning in Natural Neural Systems (Vortrag auf Englisch)
09.05.2019 Prof. Dr. Thomas Scholten, Geowissenschaften, Universität Tübingen
Maschinelles Lernen, Boden und Klimawandel
16.05.2019 Prof. Dr. Moritz Hardt, Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley
Fairness of algorithmic decisions (Vortrag auf Englisch)
23.05.2019 Prof. Dr. Harald Baayen, Linguistik, Universität Tübingen
Using machine learning to better understand language – and ourselves (Vortrag auf English)
06.06.2019 Prof. Dr. Philipp Berens, Universitätsklinikum Tübingen
Maschinelles Lernen in der Medizin – Unsicherheit, Erklärbarkeit und Implikationen
27.06.2019 Prof. Dr. Andreas Geiger, Informatik, Universität Tübingen
Wie autonome Fahrzeuge sehen lernen
04.07.2019 Prof. Dr. Catrin Misselhorn, Philosophie, Universität Göttingen
Können Maschinen moralisch sein?
11.07.2019 Prof. Dr. Matthias Bethge, Werner Reichart Centrum für Integrative Neurowissenschaften, Universität Tübingen,
Intelligentere KI – Wo wird sie entwickelt?
18.07.2019 Prof. Dr. Bernhard Schölkopf, Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, Tübingen
Statistisches und kausales Lernen
Hier finden Sie alle Vortragsreihen, die im Rahmen des Studium Generale an der Universität Tübingen stattfinden werden.
