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  • Machine Learning Summer School Tübingen: Erfolgreicher Auftakt der ersten virtuellen Ausgabe

    Machine Learning Summer School Tübingen: Erfolgreicher Auftakt der ersten virtuellen Ausgabe

    Mit Vorträgen, Round-Table-Gesprächen, und anderen Veranstaltungen tauschen sich weltweit führenden Wissenschaftler/innen auf dem Gebiet des maschinellen Lernens mit talentierten jungen Forscher/innen bei der Machine Learning Summer School aus

    Die ersten Machine Learning Summer School (MLSS) des Max-Planck-Instituts für Intelligente Systeme (MPI-IS) ist eine international anerkannte und beliebte Vortragsreihe. Für die MLSS 2020 haben sich 1300 junge Forscherinnen und Forscher aus aller Welt beworben – von ihnen wurden 182 zur Teilnahme zugelassen. Unter normalen Umständen wäre Tübingen im Juli für zwei Wochen zur Welthauptstadt des maschinellen Lernens geworden -– mit Vorträgen, Round-Table-Gesprächen und anderen Veranstaltungen mit den weltweit führenden Wissenschaftler/innen auf diesem Gebiet.

    Da sich die Verbreitung von COVID-19 jedoch kurz nach Ablauf der Bewerbungsfrist für die MLSS 2020 weltweit zugespitzt hatte, standen die Organisator/innen vor der Herausforderung, eine Veranstaltung inmitten der globalen Pandemie zu halten. Als klar wurde, dass die MLSS in Tübingen nicht stattfinden konnte, mussten die Planungen von vorne beginnen. Das Ergebnis: ein virtuelles Format, das die ursprüngliche Version so nah wie möglich nachahmen sollte. Eine Woche nach Beginn der MLSS 2020 sind sich die Referent/innen, Teilnehmer/innen und Organisator/innen einig: Das Online-Event ersetzt zwar nicht die reale Veranstaltung, ist aber ein durchschlagender Erfolg.

    „Hinter der MLSS steckt viel Energie und Enthusiasmus, und ich habe die Diskussionen, die das Online-Format ermöglicht hat, sehr genossen,“ sagt Bernhard Schölkopf, Direktor am MPI-IS in Tübingen und Leiter der Abteilung für Empirische Inferenz. „Wenn Leute Fragen stellen, füllen sie den Bildschirm, und man kann mit ihnen auf eine andere Art und Weise interagieren, als wenn sie hinten in einem Hörsaal sitzen würden.“

    Die Teilnehmer/innen kommen aus 39 Ländern von fünf Kontinenten, darunter fünf afrikanische Länder. Den Organisator/innen zufolge hat das virtuelle Format Vorteile aufgezeigt, die man im Auge behalten sollte, sobald wieder Veranstaltungen in der realen Welt möglich werden. „Ich denke, dass das Online-Streaming-Angebot wird Veranstaltungen für eine größeren Anzahl von Menschen zugänglicher machen, und das sollten wir in Zukunft in Betracht ziehen“, sagte Georgios Arvanitidis, ein Postdoc-Forscher in der Abteilung Empirische Inferenz am MPI-IS in Tübingen und Mitglied des Organisationskomitees.

    Die Vorlesungen der MLSS 2020 werden per Stream übertragen und stehen auf dem MLSS YouTube-Kanal zur Verfügung. Die Veranstaltung, die am 29. Juni begann, läuft bis Freitag, den 10. Juli. Ein vollständiges Vortragsprogramm finden Sie auf der MLSS-2020-Website.

  • Niki Kilbertus ist „Newcomer des Jahres“ 

    Niki Kilbertus ist „Newcomer des Jahres“ 

    Berlin, 29. November 2019 (Text der GI) – Im Rahmen des Projektes #KI50: Künstliche Intelligenz in Deutschland – gestern, heute, morgen im Wissenschaftsjahr 2019 – Künstliche Intelligenzdes Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) zeichnet die Gesellschaft für Informatik 10 herausragende junge KI-Forscherinnen und Forscher aus.

    Mit den KI-Newcomer*innen werden nun 10 junge KI-Nachwuchsforscherinnen und -forscher in fünf Kategorien geehrt, die bereits heute die KI-Entwicklung in Deutschland und darüber hinaus vorantreiben. Neben der Informatik stammen die Ausgezeichneten aus den Lebenswissenschaften, den Gesellschafts- und Sozialwissenschaften, den Naturwissenschaften sowie den Technik- und Ingenieurswissenschaften.

    Niki Kilbertus ist einer von zwei Newcomer des Jahres in der Kategorie "Informatik". Sein Anspruch als PhD Student in maschinellem Lernen am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und der Unversität Cambridge ist es KI beizubringen, sich in schwerwiegenden Entscheidungen fair zu verhalten: Sei es bei der Frage wer einen Kredit bekommt, zum Jobinterview eingeladen wird, oder sogar wer auf Bewährung entlassen wird. Insgesamt zielt seine Arbeit darauf ab schon heute innovative Lösungen für bevorstehende Herausforderungen wie Diskriminierung, Verlust von Privatsphäre und Verstärkung von Ungleichheit zu entwickeln. 

    Die KI-Newcomer*innen wurden in einem offenen Online-Abstimmungsprozess ausgewählt, bei dem mehr als 11.000 Stimmen abgegeben wurden. Zuvor wurden die 30 Jungforscherinnen und -forscher bereits aus über 100 Bewerberinnen und Bewerbern in die engere Vorauswahl ausgewählt.

     Die Nachwuchswissenschaftlerinnen und -wissenschaftler werden auf dem KI-Camp am 5.12.2019 in Berlin offiziell ausgezeichnet. 

  • Erster universitärer Masterstudiengang zu maschinellem Lernen

    Erster universitärer Masterstudiengang zu maschinellem Lernen

    „Die Universität Tübingen hat sich Forschung mit gesellschaftlicher Verantwortung und Relevanz zur Maxime gemacht. Wir wollen Fachleute ausbilden, die nicht nur die Chancen der neuen Technologien, sondern auch ihre Risiken verstehen, bedenken, und minimieren können.“

    Als erste deutsche Universität startet Tübingen zum kommenden Wintersemester ein Masterprogramm zum maschinellen Lernen. Studierende aus aller Welt können in dem vollständig auf Englisch unterrichteten Studiengang „Machine Learning“ in vier Semestern die Grundlagen des Faches erwerben und aus vielfältigen Spezialisierungen in Theorie und Anwendung wählen. Tübingen ist im Bereich maschinelles Lernen einer der führenden Standorte weltweit und bietet zahlreiche Möglichkeiten, sich schon früh im Studium an aktueller Forschung zu beteiligen.

    Von der Werbung im Internet bis zur personalisierten Medizin: Autonom lernende Maschinen machen nicht nur Schlagzeilen, sie prägen auch längst unseren Alltag. Ihr Einsatz lässt auf wichtige Fortschritte beispielsweise in Fahrzeugsicherheit oder Krebstherapie hoffen und verschafft Wissenschaftlern neue Einblicke in die Geheimnisse des Lebens und des Kosmos. Das maschinelle Lernen beschäftigt sich mit Algorithmen, die aus Daten „Erfahrungen“ sammeln und so Muster und Gesetzmäßigkeiten identifizieren. Es ist somit Haupttreiber der aktuellen Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz.

    Der forschungsorientierte Studiengang ist eng an die Forschung vor Ort angebunden und bietet Studierenden die Möglichkeit, sich auf konkrete Anwendungsbereiche in der Informatik und Teilbereichen wie Computer Vision, Bioinformatik, Neurowissenschaften, Medizininformatik, Kognitionswissenschaften, Linguistik oder Robotik zu spezialisieren. „Im maschinellen Lernen entwickeln sich die Dinge gerade sehr schnell. Ein heute vielversprechender Ansatz kann morgen schon passé sein“, erklärt die Informatikerin Ulrike von Luxburg. „Daher gestalten wir den Studiengang so flexibel wie möglich. Es gibt nur wenige Pflichtveranstaltungen, Studierende können ihre Schwerpunkte frei setzen.“ Zudem können sie auch überfachliche Qualifikationen erwerben, etwa durch Vorlesungen in Jura, Philosophie oder Ethik.

    Als eine der Sprecherinnen des neuen Exzellenzclusters „Maschinelles Lernen: Neue Perspektiven für die Wissenschaft“ hat Luxburg gemeinsam mit ihren Kollegen Matthias Hein, Philipp Hennig und Kay Nieselt die Initiative ergriffen, für das boomende Fach das Lehrangebot in Form eines Masterstudiengangs zu bündeln. „Die Universität Tübingen hat sich Forschung mit gesellschaftlicher Verantwortung und Relevanz zur Maxime gemacht. Wir wollen Fachleute ausbilden, die nicht nur die Chancen der neuen Technologien, sondern auch ihre Risiken verstehen, bedenken, und minimieren können“, sagt Philipp Hennig. „Intelligente Maschinen werden die Welt verändern. Diesen Prozess dürfen wir nicht anderen überlassen. Unsere Studierenden sollen den Anspruch haben, ihn selber zum Guten mit zu gestalten.“

    Voraussetzung für Studierende sei ein gutes mathematisches Grundlagenwissen, erklärt Kay Nieselt, Studiendekanin im Fachbereich Informatik, wo der Studiengang angesiedelt sein wird. „Es ist nicht wesentlich, ob jemand einen Bachelor in Informatik, Mathematik oder Physik mitbringt. Hauptsache, die Grundlagen sind da: Programmieren, Algorithmen, Datenstrukturen und sehr viel Mathematik.“ Da alle Lehrveranstaltungen des internationalen Studienganges ausschließlich auf Englisch angeboten würden, seien entsprechende Sprachkenntnisse ebenfalls eine Zugangsvoraussetzung.

    Tübingen gehört zu Deutschlands führenden Forschungsstandorten für maschinelles Lernen. Etwa 40 Prozent der deutschen Fachveröffentlichungen in diesem Bereich kommen aus der schwäbischen Universitätsstadt. Die Universität Tübingen ist Teil des Forschungsverbunds Cyber Valley Initiative und Standort des Kompetenzzentrums für Maschinelles Lernen, das vom Bundesforschungsministerium gefördert wird.

    Bewerbungen zum Start im Wintersemester 2019/20 sind bis 30. April 2019 möglich, alle Informationen zum Studiengang „Maschinelles Lernen“ unter https://uni-tuebingen.de/fakultaeten/mathematisch-naturwissenschaftliche-fakultaet/fachbereiche/informatik/studium/studiengaenge/machine-learning/

    Kontakt:

    Prof. Dr. Matthias Hein

    Universität Tübingen

    Fachbereich Informatik

    Telefon +49 7071 29-70831

    matthias.hein@uni-tuebingen.de