The course is especially useful as the trainer, Dr. Christoph Rosemann, is a trained physicist who also works at DESY and is keen on supporting researchers to cope with specific computational challenges in their field of research.
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.
Anmeldung hier
Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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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:
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Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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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:
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Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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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.
Die Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) und das Netzwerk Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL) stellen wegen des großen Bedarfs an KI-bezogenen Qualifizierungs- und Unterstützungsmaßnahmen vielfältige Angebote zur Verfügung.
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Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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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.
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Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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Registration: digitale.gw@uni-hamburg.de, both dates can also be attended independently.
The Digital Humanities lecture series offers an introductory overview of the digital technologies and processes used today to analyze texts, present them on digital platforms, and archive them for posterity. Emphasis is placed on the procedures and tools used in linguistics and literary studies. In addition to an inventory and the presentation of sample applications, the lecture aims to reflect on the changes in the research and work process in the humanities that accompany digitization.
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Registration: digitale.gw@uni-hamburg.de
Wednesday, May 3th and Wednesday and June 7th, 2023, both dates can also be attended independently.
The Digital Humanities lecture series offers an introductory overview of the digital technologies and processes used today to analyze texts, present them on digital platforms, and archive them for posterity. Emphasis is placed on the procedures and tools used in linguistics and literary studies. In addition to an inventory and the presentation of sample applications, the lecture aims to reflect on the changes in the research and work process in the humanities that accompany digitization.
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Barbara Bingenheimer, Hochschul- und Landesbibliothek
In Ergänzung zum Kurs „Literaturrecherche für Seminar- und Abschlussarbeiten“ zeigen wir Ihnen verschiedene KI-gestützte Recherche-Plattformen (geplant sind Research Rabbit, Semantic Scholar und SciSpace), mit denen Sie Ihre Suche nach wissenschaftlichen Quellen ergänzen und anreichern können.
Nach dem Besuch dieser Veranstaltung kennen Sie die Funktionsweise der einzelnen Plattformen, wissen um die Besonderheiten und Probleme der Tools und können beurteilen, ob sie grundsätzlich Recherche-KI-Tools zusätzlich zu den bisherigen Recherche-Möglichkeiten nutzen wollen.
Institution
Barbara Bingenheimer, Hochschul- und Landesbibliothek
In Ergänzung zum Kurs „Literaturrecherche für Seminar- und Abschlussarbeiten“ zeigen wir Ihnen verschiedene KI-gestützte Recherche-Plattformen (geplant sind Research Rabbit, Semantic Scholar und SciSpace), mit denen Sie Ihre Suche nach wissenschaftlichen Quellen ergänzen und anreichern können.
Nach dem Besuch dieser Veranstaltung kennen Sie die Funktionsweise der einzelnen Plattformen, wissen um die Besonderheiten und Probleme der Tools und können beurteilen, ob sie grundsätzlich Recherche-KI-Tools zusätzlich zu den bisherigen Recherche-Möglichkeiten nutzen wollen.
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In Ergänzung zum Kurs „Literaturrecherche für Seminar- und Abschlussarbeiten“ zeigen wir Ihnen verschiedene KI-gestützte Recherche-Plattformen (geplant sind Research Rabbit, Semantic Scholar und SciSpace), mit denen Sie Ihre Suche nach wissenschaftlichen Quellen ergänzen und anreichern können.
Nach dem Besuch dieser Veranstaltung kennen Sie die Funktionsweise der einzelnen Plattformen, wissen um die Besonderheiten und Probleme der Tools und können beurteilen, ob sie grundsätzlich Recherche-KI-Tools zusätzlich zu den bisherigen Recherche-Möglichkeiten nutzen wollen.
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In Ergänzung zum Kurs „Literaturrecherche für Seminar- und Abschlussarbeiten“ zeigen wir Ihnen verschiedene KI-gestützte Recherche-Plattformen (geplant sind Research Rabbit, Semantic Scholar und SciSpace), mit denen Sie Ihre Suche nach wissenschaftlichen Quellen ergänzen und anreichern können.
Nach dem Besuch dieser Veranstaltung kennen Sie die Funktionsweise der einzelnen Plattformen, wissen um die Besonderheiten und Probleme der Tools und können beurteilen, ob sie grundsätzlich Recherche-KI-Tools zusätzlich zu den bisherigen Recherche-Möglichkeiten nutzen wollen.
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Barbara Bingenheimer, Hochschul- und Landesbibliothek
In Ergänzung zum Kurs „Literaturrecherche für Seminar- und Abschlussarbeiten“ zeigen wir Ihnen verschiedene KI-gestützte Recherche-Plattformen (geplant sind Research Rabbit, Semantic Scholar und SciSpace), mit denen Sie Ihre Suche nach wissenschaftlichen Quellen ergänzen und anreichern können.
Nach dem Besuch dieser Veranstaltung kennen Sie die Funktionsweise der einzelnen Plattformen, wissen um die Besonderheiten und Probleme der Tools und können beurteilen, ob sie grundsätzlich Recherche-KI-Tools zusätzlich zu den bisherigen Recherche-Möglichkeiten nutzen wollen.
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Barbara Bingenheimer, Hochschul- und Landesbibliothek
In Ergänzung zum Kurs „Literaturrecherche für Seminar- und Abschlussarbeiten“ zeigen wir Ihnen verschiedene KI-gestützte Recherche-Plattformen (geplant sind Research Rabbit, Semantic Scholar und SciSpace), mit denen Sie Ihre Suche nach wissenschaftlichen Quellen ergänzen und anreichern können.
Nach dem Besuch dieser Veranstaltung kennen Sie die Funktionsweise der einzelnen Plattformen, wissen um die Besonderheiten und Probleme der Tools und können beurteilen, ob sie grundsätzlich Recherche-KI-Tools zusätzlich zu den bisherigen Recherche-Möglichkeiten nutzen wollen.
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The Network for Artificial Intelligence and Law (NAIL) invites you to its next event. We are delighted to welcome Mr. Kai Zenner, Head of Office & Digital Policy Adviser (Axel Voss, MEP), European Parliament, Bruxelles, Belgium to talk on regulating AI and it‘s challenges for EU lawmakers. Mr. Zenner focuses on AI, data and the EU’s digital transition. Currently, he is involved in the political negotiations on the AI Act, AI liability directive, eprivacy Regulation and GDPR revision. His lecture will be followed by a discussion around the topic. The event will be held in English.
After the lecture and discussion, we would like to invite you to end the evening with us in a relaxed atmosphere, with pretzels and wine in the south lounge.
You can participate in presence or online. Please register for the event using the following link: Registration
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Spiegel-Gründer Rudolf Augstein (1923-2002), sein Beitrag zum modernen Journalismus und dessen Zukunft
Prof. Christina Elmer, Professur für Digitaler Journalismus / Datenjournalismus, Technische Universität Dortmund
"KI-Systeme können den Qualitätsjournalismus als Katalysatoren unterstützen, solange sie wertebasiert und kompetent eingesetzt werden und Redaktionen unabhängig bleiben. Dafür müssen Medienhäuser aber vorangehen, neugierig experimentieren und die Entwicklung zugleich kritisch begleiten."
Earth system science increasingly relies on machine learning to analyze complex, multivariate, and spatiotemporal data. However, the validity of these models critically depends on the assumption that training and deployment data share similar statistical properties – a condition often violated in real-world environmental applications. This presentation addresses the risks associated with non-stationary training data distributions, arising from climate change, evolving land use, or sensor shifts over time. We show how such distribution shifts can lead to degraded model performance, biased predictions, and misleading scientific conclusions. Through different examples, we illustrate the mechanisms and consequences of non-stationarity. We then discuss methodological solutions, including domain adaptation, continual learning, and uncertainty quantification techniques, that help mitigate these effects and improve model robustness. By combining insights from machine learning and earth system science, this talk aims to foster awareness of distributional risks and promote the development of adaptive, interpretable, and trustworthy models for understanding and predicting Earth’s dynamic systems.
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Austauschen und Netzwerken - für Gestalter:innen des digitalen Gesundheitswesens
Wie können wir Digitalstrategien im Gesundheitsbereich neu denken? Und welche Chancen und Herausforderungen hält das Thema Digital Health für Gründerinnen und Gründer bereit? Der »Roof Talk Digital Health« bietet zu diesen und ähnlichen Themen eine Plattform zum Austauschen und Netzwerken – für Gestalterinnen und Gestalter des digitalen Gesundheitswesens und alle, die sich für diese an Bedeutung zunehmende Branche interessieren.
Der »Roof Talk Digital Health« findet jährlich am letzten Donnerstag im Juni statt. Über den Dächern Hamburgs mit Blick auf die Elbphilharmonie und den Hafen kommen Unternehmer:innen, Gründer:innen und Entscheider:innen aus Krankenhäusern und Verbänden sowie Forschende und Studierende ins Gespräch. Abgerundet wird das Programm in der Regel mit zwei Kurzvorträgen.
Bei Fragen wenden Sie sich an unser Veranstaltungsteam unter veranstaltung(at)medicalschool-hamburg.de
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Philipp Marienhagen: Calculation of equation-of-state data in many-particle systems consisting of hard-anisotropic particles
Yannis Schumann: Distinguishing Molecular Tumor Subgroups Using Deep Learning
Mit der zunehmenden Bedeutung der Digitalisierung und insbesondere der Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) wachsen die Anforderungen an die verantwortungsvolle Entwicklung solcher Systeme. Informatikerinnen und Informatiker sind hier besonders in der Pflicht. Die EU hat mit dem AI Act das weltweit erste Gesetz zum verantwortungsvollen Einsatz von KI erlassen und dafür sowohl Lob als auch Kritik geerntet. Im Kern der KI-Verordnung werden vier Risikoklassen definiert und zusätzlich Regeln für den Einsatz von sogenannten General Purpose AI (GPAI) models definiert, wie sie etwa in großen Sprachmodellen wie ChatGPT, Gemini oder spezialisierten KI-Modellen etwa zur Bilderzeugung wie Midjourney oder DALL-E eingesetzt werden. Der Vortrag wird der Frage nachgehen, wie berufsethische Grundsätze für den verantwortungsvollen Umgang mit Hochrisiko-Anwendungen und sicherheitskritischen Systemen, Dual-Use und militärischen Einsatzszenarien aussehen könnten. An einigen Fallbeispielen (Drohnen, KI-Einsatz bei Cyberangriffen, Online-Marketing) wird gezeigt, wie schwierig die Abgrenzung zwischen den verschiedenen Risikoklassen ist, wie sie vom AI Act definiert werden.
Vortrag: Prof. Dr. Hannes Federrath, Universität Hamburg, Fachbereich Informatik
Der Eintritt zur Veranstaltung ist frei. Für die Teilnahme vor Ort ist eine Anmeldung erforderlich unter https://cloud.adwhh.de/index.php/apps/forms/s/EZ6xAa9PEfGLgGnmLLsJSRLG. Sie erhalten von uns eine Bestätigung.
Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg
Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg
Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg