mathematics

Events

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Thursday, July 13th, 2023 | 15:00-18:00 p.m

Data Science and AI Inaugural Lectures 2023

Erika-Haus UKE

We invite you to join us in celebrating and promoting the new W1 Professorship appointments in the areas of data science and AI at UKE. The Data Science and AI Inaugural Lectures 2023 will take place on Thursday 13th July, 15:00-18:00 at Erika-Haus, UKE. This will be a great opportunity to get to know the professors and their research topics in the areas of data science and AI relevant to biomedicine and with broad application in the clinic.

bAIome, the Center for Biomedical AI at UKE, which brings together UKE faculty members with international background and expertise in diverse areas relevant to AI including high performance computation, data science, mathematics, and biomedical research, will be hosting this event and following the inaugural lectures will showcase current research projects and ventures with a poster session during the reception to provide a great environment for networking and cooperation.

RSVP a.reinicke-vogt@uke.de

 

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Wednesday, February 05th, 2025 | 18:00 - 19:00 p.m.

Lectures Series: Optimisation for the Masses: No-Code, No-Math Modelling of Decision Problems

KLU, Grosser Grasbrook 17, 20457 Hamburg

Distinguished Lecture Series in Business Analytics & Data Science
The Distinguished Lecture Series in Business Analytics & Data Science at Kühne Logistics University (KLU) presents public lectures on selected topics in analytics, data science, and their applications across various industries, including logistics and supply chain management. Targeted at students, alumni, industry professionals, and other interested individuals, the series offers insights into the latest advancements, trends, and challenges in these fields. Attendees gain valuable knowledge on how data-driven decision-making can transform business operations and enhance efficiency in today's digital economy.

Optimisation for the Masses: No-Code, No-Math Modelling of Decision Problems
Despite significant advancements in optimisation algorithms, their application remains limited to a narrow range of decision problems within businesses and organisations. Contributing to this gap between algorithmic innovation and practical usage is the complexity of translating real-world constraints into mathematical models required in order to be able to apply off-the-shelf optimisation solvers. Developing custom-made optimisation algorithms, as an alternative, demands substantial upfront investment and ongoing maintenance to ensure compatibility with evolving business needs. If such maintenance and adjustments are not done continuously, a significant technical debt can accumulate weakening overall competitiveness. This presentation shows how domain experts without expertise in mathematical modelling or programming can formulate and maintain decision problems graphically, providing all the information that is needed to apply algorithms for solving respective optimisation problems.

Event free of charge, Register now!

Institution

  • Kühne Logistics University (KLU)
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Monday, November 04th, 2024 | 18:15 p.m.

Mittels KI den neuronalen Mechanismen von Sprachverarbeitung auf der Spur

Lothar-Collatz-Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen, Bundesstrasse 55, 20146 Hamburg, Hörsaal H 6

Künstliche Intelligenz (KI) ist aktuell in aller Munde: insbesondere in der Informationstechnologie sorgt sie für fast täglich für Schlagzeilen. Mit John Hopfield von der Princeton University in den USA und Geoffrey Hinton von der University of Toronto in Kanada wurden in diesem Monat zwei Pioniere (aber auch Kritiker) künstlicher neuronaler Netzwerke mit dem diesjährigen Nobelpreis für Physik geehrt.

Längst hat KI alle Wissenschaftsbereiche erreicht. Ihre Anwendung in der Neurowissenschaft ist Gegenstand des Vortrages von Prof. Dr. Tobias Reidenbach.

Prof. Reidenbach hat den Lehrstuhl für Sensorische Neurotechnologie im Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg inne.Dort untersucht er, wie unser Gehirn komplexe sensorische Reize, wie beispielsweise Sprachsignale verarbeitet, und daraus abstrakte Information extrahiert.

Im Vortrag wird Prof. Reidenbach seine Forschung an smarten Hörgeräten, die automatisch Hintergrundrauschen unterdrücken, erläutern. Als Analysewerkzeug kommen tiefe neuronale Netzwerke zum Einsatz. Sie sind klassischen statischen Methoden in der Mustererkennung oftmals überlegen. Dafür ist allerdings eine sorgfältige Trainingsphase unbedingte Voraussetzung. Ziel der Forschung ist die Entwicklung neuer Technologien, die in der Klinik oder im Alltag Menschen mit sensorischen Störungen helfen können.

Die Veranstaltung findet in Kooperation mit dem VDI-Bezirksverein Hamburg statt.

Institutions

  • UHH, Fachbereich Mathematik 

Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg
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