quantum optimization

In an era where digital technologies are reshaping industries and daily life, the environmental impact of AI systems has become a growing concern. This course explores efficient AI methodologies to address these challenges. From deep learning model compression to low-bit quantization and collaborative inference, we delve into techniques that enhance computational efficiency and reduce energy consumption. In Week 2, we focus on low-bit quantization specifically for large language models (LLMs), showcasing cutting-edge open-source tools and models. Join us to learn how to build sustainable AI systems while pushing the boundaries of innovation.

This course is part of the Sustainability in the Digital Age series, a collaborative project between colleagues from Stanford University, SAP and the Hasso Plattner Institute.

The course runs for two weeks with a total workload of approximately 6-10 hours.

Institutions

• openHPI

Im Rahmen seiner Antrittsvorlesung spricht Professor Dr. Martin Kliesch (Fujitsu Stiftungsprofessur "Quantum Inspired and Quantum Optimization“) zum Thema "Quantum Computing – Ziele und Fakten".

Aus der Perspektive der Industrie geben Frank Fehlau, Strategic Account Director bei Fujitsu und Christian Wiebus, Senior Director New Business and Innovation bei NXP Semiconductors spannende Einblicke in die Potenziale des Quantum Computing und zeigen auf, welche Rolle Hamburg als Standort dieser Zukunftstechnologie spielt.

Im Anschluss an die Future Lecture laden wir Sie herzlich zu einem Get-together mit Erfrischungen ein. Eine informative Posterausstellung gibt zusätzlich Einblicke in thematisch relevante Forschungsarbeiten an der TU Hamburg.

Die Veranstaltung wird auch per Live-Stream übertragen.

Institutions

• TUHH Technische Universität Hamburg (TU Hamburg)

Sie arbeiten mit ChatGPT, DALL-E oder Midjourney und wollen sichergehen, dass Ihre KI-generierten Inhalte wirklich fair und ausgewogen sind? Dann ist dieser Intensivkurs genau das Richtige für Sie. In nur zwei Wochen lernen Sie interaktiv und abwechslungsreich was Biases sind, wie sie sich in KI-Modellen und Tools auswirken und wie sie damit effektiv umgehen können.

In Woche 1 erfahren nicht nur, wie KI-Systeme Verzerrungen entwickeln – Sie lernen auch, diese gezielt zu erkennen. In spannenden Praxis-Sessions schlüpfen Sie selbst in die Rolle der KI und verstehen, wie Bias in Texten und Bildern entsteht.

In Woche zwei wird es noch praktischer: Sie lernen konkrete Strategien kennen, mit denen Sie Bias in Ihren KI-Projekten minimieren. Von cleveren Prompt-Engineering-Techniken bis hin zur kritischen Bewertung von KI-Outputs.

Dieser Kurs ist für alle, die KI verantwortungsvoll einsetzen wollen, aber vor allem für Anfänger und Laien. Mit nur 3-4 Stunden pro Woche integrieren Sie das Training flexibel in Ihren Alltag.

Dieser kostenlose Online-Kurs wird vom KI-Servicezentrum Berlin Brandenburg unterstützt und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.

Institutions

• openHPI