interdisciplinary research

Die KI-Verordnung (KI-VO) ist ein Prestigeprojekt der EU. Es ist zu erwarten, dass das groß angelegte Regulierungsvorhaben die Verbreitung und den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Union und über ihre Grenzen hinaus erheblich beeinflussen wird.

In diesem Workshop wollen wir die Inhalte der KI-Verordnung, die Bezüge zum Urheber- und Datenschutzrecht, die Bezüge zu OpenData und insbesondere für (öffentliche) Hochschulen relevante Bezüge herausarbeiten.

Die Teilnehmenden sind eingeladen, vorab ggf. eigene Fragen/Fälle vorzubereiten und bei Interesse im Workshop vorzutragen.

Schwerpunkte sind:

• KI-Verordnung bzw. AI-Act (Entwurf)
• DSGVO
• UrhG

Anmeldung hier

Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.

In DaVincis Resolve gibt es verschiedene KI-Tools, die die Postproduktion erleichtern sollen.

In 30 Minuten erhalten Sie einen Überblick über den aktuellen Stand der Möglichkeiten, die es bereits gibt und die vielleicht bald hinzukommen. Wir schauen uns an, wie die Tools funktionieren und wie sie in den eigenen Workflow integriert werden können.

Grundkenntnisse in DaVinci Blackmagic Resolve sind nicht erforderlich, aber hilfreich.

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Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.

Matthias Marx, Chaos Computer Club, Hamburg

Öffentliche Vorträge im Allgemeinen Vorlesungswesen Ringvorlesung: Künstliche Intelligenz zwischen Handlungsmacht und gesellschaftlichen Gestaltungsbedarfen
Informatik und Sozial-/Kulturwissenschaft im Gespräch

Darstellungen der KI in den Medien aber auch in der Politik und Wissenschaftsförderung oszillieren zwischen Schrecken, Verheißung und Notwendigkeit, vielfach ohne dass ein hinreichendes informatisches Grundverständnis besteht und informierte Entscheidungen oder Umgangsweisen mit KI-Technologien ermöglicht. Neuere Projekte zwischen Forschung und Wissenschaftskommunikation, wie etwa das "KI-Observatorium", setzen deswegen auf Wissensvermittlung und -austausch.

Das Kolloquium folgt einem ähnlichen Anliegen, das Wissen über KI-Technologien zu erweitern und dabei ein besseres Verständnis davon zu entwickeln, wie sich Handlungsmacht und -möglichkeiten durch die KI neu gestalten. Indem es interdisziplinäre Gespräche zwischen Kulturwissenschaftler*innen und Informatiker*innen initiiert, werden in kurzen Vorträgen historische und theoretische Grundlagen, sowie ausgewählte Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz vorgestellt und diskutiert. Anhand von Praxisbeispielen von KI in Anwendung und Entwicklung werden KI Technologie verständlich und für die Analyse greifbar. Das hauptsächliche Ziel des Kolloquiums besteht in beiden Disziplinen darin, die jeweils andersartige Herangehensweise kennen und verstehen zu lernen.

Institutions

• HAW Hamburg
• Universität Hamburg

Fredrik Vogt, HAW Hamburg / Hans Ole Hatzel, Language Technology Group, Universität Hamburg

Öffentliche Vorträge im Allgemeinen Vorlesungswesen Ringvorlesung: Künstliche Intelligenz zwischen Handlungsmacht und gesellschaftlichen Gestaltungsbedarfen
Informatik und Sozial-/Kulturwissenschaft im Gespräch

Darstellungen der KI in den Medien aber auch in der Politik und Wissenschaftsförderung oszillieren zwischen Schrecken, Verheißung und Notwendigkeit, vielfach ohne dass ein hinreichendes informatisches Grundverständnis besteht und informierte Entscheidungen oder Umgangsweisen mit KI-Technologien ermöglicht. Neuere Projekte zwischen Forschung und Wissenschaftskommunikation, wie etwa das "KI-Observatorium", setzen deswegen auf Wissensvermittlung und -austausch.

Das Kolloquium folgt einem ähnlichen Anliegen, das Wissen über KI-Technologien zu erweitern und dabei ein besseres Verständnis davon zu entwickeln, wie sich Handlungsmacht und -möglichkeiten durch die KI neu gestalten. Indem es interdisziplinäre Gespräche zwischen Kulturwissenschaftler*innen und Informatiker*innen initiiert, werden in kurzen Vorträgen historische und theoretische Grundlagen, sowie ausgewählte Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz vorgestellt und diskutiert. Anhand von Praxisbeispielen von KI in Anwendung und Entwicklung werden KI Technologie verständlich und für die Analyse greifbar. Das hauptsächliche Ziel des Kolloquiums besteht in beiden Disziplinen darin, die jeweils andersartige Herangehensweise kennen und verstehen zu lernen.

Institutions

• HAW Hamburg
• Universität Hamburg

Ob fotorealistisch oder kunstvoll, es gibt viele Möglichkeiten Adobe Firefly in kurzer Zeit einzigartige Bilder generieren zu lassen. Über zahlreiche Einstellmöglichkeiten lassen sich die Ergebnisse immer weiter verfeinern oder schnell verändern.

Wir wollen in 30 Minuten einen beispielhaften Workflow für die Bildgenerierung kennenlernen, der uns durch die verschiedenen Arbeitsschritte führt. Am Ende können wir mit einem generierten Bild in andere Adobe Anwendungen wechseln, um dort weiter daran zu arbeiten.

Diese Online-Schulung richtet sich an Einsteiger*innen und es werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.
Adobe Firefly lässt sich bis zu einem bestimmten Rahmen kostenlos nutzen. Darüber hinaus wird es kostenpflichtig.

Schwerpunkte sind:

• Text zu Bild – erste Prompts
• Allgemeine Einstellungen
• Content-Typ
• Struktur
• Stile

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Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.

In dieser 30-minütigen Online-Schulung erfahren Sie, wie künstliche Intelligenz die Musikproduktion revolutioniert. Sie erhalten eine grundlegende Einführung in die Möglichkeiten von KI-Tools für die Musikproduktion und Soundgenerierung.

Wir stellen Ihnen die gängigsten und benutzerfreundlichsten KI-Tools zur Musik- und Soundgenerierung vor, damit Sie selbst kreativ werden können – ohne musikalische Vorkenntnisse!

Diese Schulung ist speziell für Einsteiger*innen konzipiert, die wenig bis keine Erfahrung mit Musikproduktion oder KI haben.

Schwerpunkte sind:

• Einführung in die KI-basierte Musik- und Soundgenerierung
• Überblick über die bekanntesten KI-Tools und ihre Funktionen
• Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines Musikstücks mit KI

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Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.

Dr. Melanie Andresen, DeepL, Köln

Die Digitalisierung hat mittlerweile auch in den Geisteswissenschaften Einzug gehalten – sowohl in der Forschung als auch in den außeruniversitären Berufsfeldern. Jenseits der Nutzung des Computers zum Schreiben von Texten und zum Surfen im Internet hat sich im Rahmen der so genannten Digital Humanities ein breites Spektrum an Methoden entwickelt, die das traditionelle Handwerkszeug der Geisteswissenschaften mit neuen Möglichkeiten ergänzen.
 
Die Vorlesung bietet einen einführenden Überblick über die digitalen Technologien und Verfahren, die heute zum Einsatz kommen, um Texte zu analysieren, auf digitalen Plattformen zu präsentieren und für die Nachwelt zu archivieren. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf den Verfahren und Werkzeugen der Sprach- und Literaturwissenschaften. Neben einer Bestandsaufnahme und der Präsentation von Beispielanwendungen zielt die Vorlesung auf die Reflexion der mit der Digitalisierung einhergehenden Veränderungen des geisteswissenschaftlichen Forschungs- und Arbeitsprozesses. Es soll jeweils nach dem methodologischen und konzeptionellen Zugewinn gefragt werden, den das neue Methodenparadigma der Digital Humanities birgt oder bergen könnte.
 
Sitzungen, die in einzelne Grundlagenbereiche der Digital Humanities einführen, wechseln sich mit Berichten aus aktuellen Forschungsprojekten ab.
 
Die Vorlesung richtet sich an alle, die ein Interesse an digitalen Verfahren in textbezogenen Geisteswissenschaften haben. Auch wenn der Schwerpunkt der vorgestellten Projekte in den Sprach- und Literaturwissenschaften liegt, können die Methoden grundsätzlich interdisziplinär angewendet werden. Es werden keine Vorkenntnisse der digitalen Methoden vorausgesetzt.

Institutions

• Institut für Germanistik

Prof. Dr. Julia Nantke, Institut für Germanistik, Universität Hamburg

Ringvorlesung: Digital Humanities-Vorlesung
Die Digitalisierung hat mittlerweile auch in den Geisteswissenschaften Einzug gehalten – sowohl in der Forschung als auch in den außeruniversitären Berufsfeldern. Jenseits der Nutzung des Computers zum Schreiben von Texten und zum Surfen im Internet hat sich im Rahmen der so genannten Digital Humanities ein breites Spektrum an Methoden entwickelt, die das traditionelle Handwerkszeug der Geisteswissenschaften mit neuen Möglichkeiten ergänzen.
 
Die Vorlesung bietet einen einführenden Überblick über die digitalen Technologien und Verfahren, die heute zum Einsatz kommen, um Texte zu analysieren, auf digitalen Plattformen zu präsentieren und für die Nachwelt zu archivieren. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf den Verfahren und Werkzeugen der Sprach- und Literaturwissenschaften. Neben einer Bestandsaufnahme und der Präsentation von Beispielanwendungen zielt die Vorlesung auf die Reflexion der mit der Digitalisierung einhergehenden Veränderungen des geisteswissenschaftlichen Forschungs- und Arbeitsprozesses. Es soll jeweils nach dem methodologischen und konzeptionellen Zugewinn gefragt werden, den das neue Methodenparadigma der Digital Humanities birgt oder bergen könnte.
 
Sitzungen, die in einzelne Grundlagenbereiche der Digital Humanities einführen, wechseln sich mit Berichten aus aktuellen Forschungsprojekten ab.
 
Die Vorlesung richtet sich an alle, die ein Interesse an digitalen Verfahren in textbezogenen Geisteswissenschaften haben. Auch wenn der Schwerpunkt der vorgestellten Projekte in den Sprach- und Literaturwissenschaften liegt, können die Methoden grundsätzlich interdisziplinär angewendet werden. Es werden keine Vorkenntnisse der digitalen Methoden vorausgesetzt.

Institutions

• Institut für Germanistik

Prof. Dr. Fotis Jannidis & Leonard Konle, Institut für Deutsche Philologie, Universität Würzburg / Merten Kröncke & Prof. Dr. Simone Winko, Seminar für Deutsche Philologie, Universität Göttingen

Ringvorlesung: Digital Humanities-Vorlesung
Die Digitalisierung hat mittlerweile auch in den Geisteswissenschaften Einzug gehalten – sowohl in der Forschung als auch in den außeruniversitären Berufsfeldern. Jenseits der Nutzung des Computers zum Schreiben von Texten und zum Surfen im Internet hat sich im Rahmen der so genannten Digital Humanities ein breites Spektrum an Methoden entwickelt, die das traditionelle Handwerkszeug der Geisteswissenschaften mit neuen Möglichkeiten ergänzen.
 
Die Vorlesung bietet einen einführenden Überblick über die digitalen Technologien und Verfahren, die heute zum Einsatz kommen, um Texte zu analysieren, auf digitalen Plattformen zu präsentieren und für die Nachwelt zu archivieren. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf den Verfahren und Werkzeugen der Sprach- und Literaturwissenschaften. Neben einer Bestandsaufnahme und der Präsentation von Beispielanwendungen zielt die Vorlesung auf die Reflexion der mit der Digitalisierung einhergehenden Veränderungen des geisteswissenschaftlichen Forschungs- und Arbeitsprozesses. Es soll jeweils nach dem methodologischen und konzeptionellen Zugewinn gefragt werden, den das neue Methodenparadigma der Digital Humanities birgt oder bergen könnte.
 
Sitzungen, die in einzelne Grundlagenbereiche der Digital Humanities einführen, wechseln sich mit Berichten aus aktuellen Forschungsprojekten ab.
 
Die Vorlesung richtet sich an alle, die ein Interesse an digitalen Verfahren in textbezogenen Geisteswissenschaften haben. Auch wenn der Schwerpunkt der vorgestellten Projekte in den Sprach- und Literaturwissenschaften liegt, können die Methoden grundsätzlich interdisziplinär angewendet werden. Es werden keine Vorkenntnisse der digitalen Methoden vorausgesetzt.

Institutions

• Institut für Germanistik

Prof. Dr. Christoph Bareither / Ann-Marie Wohlfarth, beide Europäische Ethnologie mit dem Schwerpunkt Medienanthropologie, Universität Tübingen

Öffentliche Vorträge im Allgemeinen Vorlesungswesen Ringvorlesung: Künstliche Intelligenz zwischen Handlungsmacht und gesellschaftlichen Gestaltungsbedarfen
Informatik und Sozial-/Kulturwissenschaft im Gespräch

Darstellungen der KI in den Medien aber auch in der Politik und Wissenschaftsförderung oszillieren zwischen Schrecken, Verheißung und Notwendigkeit, vielfach ohne dass ein hinreichendes informatisches Grundverständnis besteht und informierte Entscheidungen oder Umgangsweisen mit KI-Technologien ermöglicht. Neuere Projekte zwischen Forschung und Wissenschaftskommunikation, wie etwa das "KI-Observatorium", setzen deswegen auf Wissensvermittlung und -austausch.

Das Kolloquium folgt einem ähnlichen Anliegen, das Wissen über KI-Technologien zu erweitern und dabei ein besseres Verständnis davon zu entwickeln, wie sich Handlungsmacht und -möglichkeiten durch die KI neu gestalten. Indem es interdisziplinäre Gespräche zwischen Kulturwissenschaftler*innen und Informatiker*innen initiiert, werden in kurzen Vorträgen historische und theoretische Grundlagen, sowie ausgewählte Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz vorgestellt und diskutiert. Anhand von Praxisbeispielen von KI in Anwendung und Entwicklung werden KI Technologie verständlich und für die Analyse greifbar. Das hauptsächliche Ziel des Kolloquiums besteht in beiden Disziplinen darin, die jeweils andersartige Herangehensweise kennen und verstehen zu lernen.

Institutions

• HAW Hamburg
• Universität Hamburg

ClipDrop ermöglicht es, mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) Bilder generieren zu lassen und diese zu bearbeiten. Es gibt die Möglichkeit, Gegenstände, Personen, Texte oder Unvollkommenheiten aus Bildern zu entfernen, den Hintergrund zu verändern, die Belichtung anzupassen, die Auflösung zu verbessern und noch viele weitere Funktionen, die wir uns in der 30-minütigen Schulung anschauen werden.

Für die Teilnahme an dieser Schulung werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.

Anmeldung hier

Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.

The presentation series “Train your engineering network” on diverse topics of Machine Learning addresses all interested persons at TUHH, from MLE partners as well as from the Hamburg region in general and aims at promoting the exchange of information and knowledge between these persons as well as their networking in a relaxed atmosphere. Thereby, the machine learning activities within MLE, TUHH and in the wider environment shall be made more visible, cooperations shall be promoted and also interested students shall be given an insight.

Johanna Gleichauf - Sensor Fusion for the Robust Detection of Facial Regions of Neonates Using Neural Networks

All talks will be streamed via Zoom using https://tuhh.zoom.us/j/85203195489?pwd=K21saVMvZHc0d2NoNHd2bDZ6TmdDUT09
Meeting-ID: 852 0319 5489
Code: 827469

The presentation series “Train your engineering network” on diverse topics of Machine Learning addresses all interested persons at TUHH, from MLE partners as well as from the Hamburg region in general and aims at promoting the exchange of information and knowledge between these persons as well as their networking in a relaxed atmosphere. Thereby, the machine learning activities within MLE, TUHH and in the wider environment shall be made more visible, cooperations shall be promoted and also interested students shall be given an insight.

Philip Suskin - Development of a Conversational Interface Based on Institution-Specific Documentation Through LLM Finetuning

All talks will be streamed via Zoom using https://tuhh.zoom.us/j/85203195489?pwd=K21saVMvZHc0d2NoNHd2bDZ6TmdDUT09
Meeting-ID: 852 0319 5489
Code: 827469

The presentation series “Train your engineering network” on diverse topics of Machine Learning addresses all interested persons at TUHH, from MLE partners as well as from the Hamburg region in general and aims at promoting the exchange of information and knowledge between these persons as well as their networking in a relaxed atmosphere. Thereby, the machine learning activities within MLE, TUHH and in the wider environment shall be made more visible, cooperations shall be promoted and also interested students shall be given an insight.

Niklas Dieckow

All talks will be streamed via Zoom using https://tuhh.zoom.us/j/85203195489?pwd=K21saVMvZHc0d2NoNHd2bDZ6TmdDUT09
Meeting-ID: 852 0319 5489
Code: 827469

The presentation series “Train your engineering network” on diverse topics of Machine Learning addresses all interested persons at TUHH, from MLE partners as well as from the Hamburg region in general and aims at promoting the exchange of information and knowledge between these persons as well as their networking in a relaxed atmosphere. Thereby, the machine learning activities within MLE, TUHH and in the wider environment shall be made more visible, cooperations shall be promoted and also interested students shall be given an insight.

Nathanael Winter

Following the successful application of machine learning methods in order to predict brake squeal as a classification task, this contribution addresses the transfer of those methods on to particle emission data, in order to correctly predict brake particle emissions as a regression task. First results proving the transferability of those methods will be presented.

All talks will be streamed via Zoom using https://tuhh.zoom.us/j/85203195489?pwd=K21saVMvZHc0d2NoNHd2bDZ6TmdDUT09
Meeting-ID: 852 0319 5489
Code: 827469

The presentation series “Train your engineering network” on diverse topics of Machine Learning addresses all interested persons at TUHH, from MLE partners as well as from the Hamburg region in general and aims at promoting the exchange of information and knowledge between these persons as well as their networking in a relaxed atmosphere. Thereby, the machine learning activities within MLE, TUHH and in the wider environment shall be made more visible, cooperations shall be promoted and also interested students shall be given an insight.

Maximilian Kiener

In this talk, I explore the role of ethics in the development of AI and advanced machine learning. I argue that ethics is deeply integrated into powerful AI systems so that one cannot easily remove it without serious impairment of other aspects of the system’s intelligence and problem-solving capacities. On this basis, I develop a novel and more radical framework for ethics by design.

All talks will be streamed via Zoom using https://tuhh.zoom.us/j/85203195489?pwd=K21saVMvZHc0d2NoNHd2bDZ6TmdDUT09
Meeting-ID: 852 0319 5489
Code: 827469

The presentation series “Train your engineering network” on diverse topics of Machine Learning addresses all interested persons at TUHH, from MLE partners as well as from the Hamburg region in general and aims at promoting the exchange of information and knowledge between these persons as well as their networking in a relaxed atmosphere. Thereby, the machine learning activities within MLE, TUHH and in the wider environment shall be made more visible, cooperations shall be promoted and also interested students shall be given an insight.

Marius Tacke

All talks will be streamed via Zoom using https://tuhh.zoom.us/j/85203195489?pwd=K21saVMvZHc0d2NoNHd2bDZ6TmdDUT09
Meeting-ID: 852 0319 5489
Code: 827469

The presentation series “Train your engineering network” on diverse topics of Machine Learning addresses all interested persons at TUHH, from MLE partners as well as from the Hamburg region in general and aims at promoting the exchange of information and knowledge between these persons as well as their networking in a relaxed atmosphere. Thereby, the machine learning activities within MLE, TUHH and in the wider environment shall be made more visible, cooperations shall be promoted and also interested students shall be given an insight.

Sören Laue

Most problems from classical machine learning can be cast as an optimization problem. I will present GENO (GENeric Optimization), a framework that lets the user specify a constrained or unconstrained optimization problem in an easy-to-read modeling language. GENO then generates a solver that can solve this class of optimization problems. The generated solver is usually as fast as hand-written, problem-specific, and well-engineered solvers. Often the solvers generated by GENO are faster by a large margin compared to recently developed solvers that are tailored to a specific problem class. I will dig into some of the algorithmic details, e.g., computing derivatives of matrix and tensor expressions, the optimization methods used in GENO, and their implementation in Python.

All talks will be streamed via Zoom using https://tuhh.zoom.us/j/85203195489?pwd=K21saVMvZHc0d2NoNHd2bDZ6TmdDUT09
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Code: 827469