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Data Science and AI Inaugural Lectures 2023
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.
Mittels KI den neuronalen Mechanismen von Sprachverarbeitung auf der Spur
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