Ringvorlesung: Die Welt im Computer
Einführung in Big Data, Machine Learning und Quantitative Modellierung
Viele Bereiche naturwissenschaftlicher Forschung durchlaufen zur Zeit einen enormen Wandel. Dieser ist darauf zurückzuführen, dass neue Messmethoden immer größere Datensätze generieren, die mit Computer-basierten Algorithmen aus Bereichen des Machine Learnings völlig neuartig untersucht werden können. Gleichzeitig ermöglicht der Fortschritt in den Computerwissenschaften auch ganz generell die Beschreibung von immer komplexeren System.
In der Ringvorlesung werden daher Konzepte zu Big Data, Machine Learning, Deep Learning, künstlicher Intelligenz und die verschiedenen Arten der Modellierung komplexer Systeme vorgestellt. Neben einem Überblick über die Methoden und die Möglichkeiten des Einsatzes von Super-Computern, werden Dozent*innen aus einem breiten Spektrum wissenschaftlicher Anwendungen über ihre aktuelle Forschung aus diesen Bereichen berichten. Studierende aller Fakultäten sowie interessierte Gäste sind herzlich willkommen!
Leitung der Ringvorlesung:
Die Ringvorlesung wird vom Kompetenzfeld III: Quantitative Modellierung komplexer Systeme organisiert.
Informationen zur Anmeldung
Zielgruppe
Zu unserer Ringvorlesung sind Studierende aller Studiengänge, Gasthörende, Promotionstudierende und die interessierte Öffentlichkeit herzlich eingeladen.Es werden keine Fachkenntnisse vorausgesetzt.
Workload
Die Veranstaltung hat im Rahmen des Studium Integrale einen Workload von ca. 90 Unterrichtsstunden. Dieser Workload setzt sich zusammen aus der Präsenzzeit (ca. 30 Unterrichtsstunden) und der Zeit für die Vor- und Nachbereitung (ca. 60 Unterrichtsstunden). Die Prüfungsleistung wird in Form einer Klausur erbracht, wodurch 3 LP erworben werden können.
Anmeldung
Die Lehrveranstaltungs-Nummer lautet 14904.3601. Für die Teilnahme ist eine Anmeldung über KLIPS nicht verpflichtend, außer Sie möchten die Veranstaltung im Rahmen des Studium Integrale hören. Die FAQ Studium Integrale geben Ihnen Antwort auf viele Fragen zum Studium Integrale und den Extracurricularen Angeboten.
Sie können sich regulär über KLIPS für die Veranstaltung anmelden. Wenn Sie keine Abschlussprüfung benötigen, melden Sie sich bitte unter Angabe Ihres vollständigen Namens und Ihrer Matrikelnummer bei: y.krumbeck@uni-koeln.de. Sie erhalten dann die Zugangsdaten zum Vorlesungsmaterial auf ILIAS.
Klausur
Wenn Sie eine Prüfungsleistung für diese Veranstaltung erbringen möchten, ist die Teilnahme an einer Klausur notwendig. Leistungspunkte werden nur nach erfolgreichem Abschluss der Klausur verrechnet (3LP).
Sie können sich in KLIPS für die Prüfung anmelden. Hinweis: wenn Sie sich bereits für die Veranstaltung angemeldet haben, müssen Sie sich dennoch zusätzlich für die Klausur anmelden! Bitte beachten Sie die Anmeldefrist.
Die Klausur besteht aus Multiple-Choice Fragen. Diese sind so aufgebaut, dass das Verständnis von grundlegenden Konzepten, die in der Vorlesung behandelt werden, abgefragt wird. Die Klausur richtet sich an alle Fakultäten, Sie müssen also KEINE mathematisch-technischen Voraussetzungen mitbringen. Alle Fragen beziehen sich direkt auf den Inhalt des Vorlesungsmaterial, das Sie auf ILIAS einsehen können.
Termine im Wintersemester 2023/24
Die Vorträge finden jeweils mittwochs 16.00 – 17.30 Uhr im Hörsaal B des Hörsaalgebäudes statt.
Der erste Termin ist der 18. Oktober 2023.
Die Klausur zur Vorlesung findet am 7. Februar 2024 von 16.00 - 17.30 Uhr in Hörsaal C des Hörsaalgebäudes statt. Bitte denken Sie daran, sich rechtzeitig in Klips für die Klausur anzumelden!
Die Nachklausur zur Vorlesung findet am 20. März 2024 von 16.00 - 17.30 Uhr in Hörsaal C des Hörsaalgebäudes statt.
Programm
18.10.2023
Einführung (circa 10 Minuten)
Yorik Krumbeck
18.10.2023
Trustworthy Artificial Intelligence
Prof. Dr. Aleksandar Bojchevski (Institut für Informatik)
25.10.2023
Straßenverkehr und Fußgängerströme im Computer
Prof. Dr. Andreas Schadschneider (Institut für theoretische Physik)
08.11.2023
KI-Methoden für eine stabile Stromversorgung
Prof. Dr. Dirk Witthaut (Forschungszentrum Juelich)
15.11.2023
Affen- und Menschengehirne im Computer: Von Neuroanatomie zu Simulationen der Gehirnaktivität
Prof. Dr. Sacha van Albada (Department Biologie und FZ Zürich)
22.11.2023
Digitale Pflanzen - von der Zelle zum Ökosystem
Prof.in Dr.in Nadine Toepfer (CEPLAS)
29.11.2023
Quantitative Modellierung astrophysikalischer Systeme
Prof.in Dr.in Stefanie Walch-Gassner (I. Physikalisches Institut)
06.12.2023
Das quantenmechanische Viel-Teilchenproblem in der Chemie: Approximative Lösungen der Schrödinger-Gleichung
PD Dr. Michael Hanrath (Institut für Theoretische Chemie)
13.12.2023
Maschinelles Lernen für bessere Vorhersagen von Wetter und Klima
Dr. Peter Dueben (ECMWF)
20.12.2023
Was ist eigentlich ein ExaFlop?
Prof. Dr.-Ing. Stefan Wesner (ITCC, RRZK)
10.01.2024
Smart Sustainable Mobility
Prof. Dr. Wolfgang Ketter (Information Systems for Sustainable Society)
17.01.2024
Sprache mit dem Computer verarbeiten- und verstehen?
Prof. Dr. Nils Reiter (Institut für Digital Humanities)
24.01.2024
Chemie im Computer
Prof. Dr. Bernd Goldfuß (Department für Chemie)
31.01.2024
IT-Security. Eine Einführung
Rolf vom Stein (Jester Secure iT GmbH)
Zeit und Ort
- Mittwochs, 16.00-17.30 Uhr
- Hörsaal B, Hörsaalgebäude
Klausur
- Zeit: 07.02.2024 16.00 - 17.30 Uhr
- Ort: Hörsaal C, Hörsaalgebäude
Nachklausur
- Zeit: 20.03.2024 16.00 - 17.30 Uhr
- Ort: Hörsaal C, Hörsaalgebäude