Lehrende/r: Univ.-Prof. Dr. Ernst Althaus; Prof. Dr. Reyn van Ewijk; Dr. jur. Sebastian Golla; Univ.-Prof. Dr. Andreas Hildebrandt; Univ.-Prof. Dr. Stefan Kramer; Univ.-Prof. Dr. Michael Wand
Veranstaltungsart: Lehrveranstaltung
Anzeige im Stundenplan: 08.079.0013
Credits: 2,0
Unterrichtssprache: Deutsch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -
Voraussetzungen / Organisatorisches: Zeit: wöchentlich jeden Mittwoch nach 18h, von Mitte November bis Januar Uhrzeit: 18:15-19:45 Ort: Naturwissenschaftliche Fakultät (NatFak), Johann Joachim-Becher-Weg 21, Hörsaal N6.
Inhalt: Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) und im Maschinellen Lernen (ML) sind mittlerweile Gegenstand medialer Berichterstattung und werden als wichtige Treiber wirtschaftlicher und wissenschaftlicher Innovationen gesehen. Die Vorstellungen von KI/ML und die Realität liegen dabei oft weit auseinander, was häufig auf ein mangelhaftes Verständnis der grundlegenden Begriffe zurückzuführen ist. In dieser vom Institut für Informatik der JGU konzipierten Vortragsreihe soll nach und nach, auf einer allgemein verständlichen Ebene, ein besseres Verständnis von KI und ML vermittelt werden, sollen Begriffe klar definiert und Missverständnisse ausgeräumt werden. Sprecher verschiedener Lehrstühle und Fachbereiche werden aufeinander aufbauende Vorträge von 30 bis 40 Minuten zu sowohl grundlegenden als auch aktuellen Themen halten. Der Schwerpunkt der Vorträge liegt auf dem maschinellen Lernen. Nach den Vorträgen ist reichlich Zeit für Fragen und Antworten, d.h. für eine Diskussion mit dem Publikum, vorgesehen. Die Vorträge werden aufgenommen und in einem Live-Stream übertragen. Die Diskussion zu den Vorträgen findet zusätzlich und begleitend auf Twitter statt. 13.11.19 Einführung und Überblick (Prof. Stefan Kramer) 20.11.19 Was ist ein Algorithmus? (Prof. Ernst Althaus) 27.11.19 Daten, Information, Wissen: Was ist das? (Prof. Stefan Kramer) 04.12.19 Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz. Was funktioniert und was nicht. Annahmen und Voraussetzungen. (Prof. Michael Wand) 11.12.19 Kann man alles berechnen? Kann man alles vorhersagen? (Prof. Andreas Hildebrandt) 18.12.19 Kausalität, Störfaktoren und all das. Wie man mit Statistik lügt. (Prof. Reyn van Ewijk) 08.01.20 Was darf man mit Daten machen? (Dr. Sebastian Golla) 15.01.20 Recommender Systeme: Definition, Stand der Technik und Beschränkungen (Prof. Michael Wand) 22.01.20 Verstärkungslernen: Ein Modell für Intelligenz. Definition, Stand der Technik und Beschränkungen. (Prof. Stefan Kramer)
Zusätzliche Informationen: Die Live-Streams und Videos werden unter folgendem Link öffentlich abrufbar sein: : http://www.uni-mainz.de/video/08_informatik_kuenstliche_intelligenz. Die Diskussion zu den Vorträgen findet zusätzlich und begleitend auf Twitter unter dem Hashtag #KI2UniMainz statt.
