Deep Learning Seminar

Seminarreihe im Rahmen des Leistungszentrums Simulations- und Software-basierte Innovation

Machine Learning, Deep Learning und auch ganz allgemein die Analyse von sehr großen Datenmengen werden immer wichtiger. In fast jedem Bereich der Forschung, Entwicklung oder Industrie werden solche Methoden angewandt. Mit unserem Deep Learning Seminar sollen Interessierte Einblicke in dieses große Forschungsgebiet und ein tieferes Verständnis erhalten. Dazu sind alle eingeladen, die mehr über Deep Learning, Machine Learning oder auch KI allgemein erfahren möchten – egal ob StudentInnen, DoktorandInnen, ProfessorInnen oder Software-EntwicklerInnen.

Dies ist ein Seminarreihe im Rahmen des Leistungszentrums Simulations- und Software-basierte Innovation.

 

Vortragende

Neben den Mitarbeitenden unserer Abteilung können auch interessierte Externe einen Vortrag in unserer Seminarreihe halten. Wir haben auch die Möglichkeit, externe Sprecherinnen und Sprecher einzuladen. Für Vorschläge, Anregungen oder Wünsche sind wir immer offen.

 

Vortragsrahmen

Ein Vortrag sollte mindestens 20, höchstens jedoch 60 Minuten umfassen. Die verbleibende Zeit steht für Fragen, Kommentare und Feedback zur Verfügung. Wir planen maximal 60 Minuten für jedes Seminar ein.

Das Thema eines Vortrags sollte entweder direkt aus den Bereichen Deep Learning, Machine Learning, Datenanalyse oder KI stammen oder für diese von Relevanz sein. Es ist dabei vollkommen offen gehalten, ob der Vortrag über ein Paper, ein eigenes Projekt oder ein interessantes Thema gehalten wird. Die Komplexität kann dabei von einem allgemeinen Übersichtsvortrag bis hin zu einem Spezialthema reichen.

Kontakt

Ergänzend zur Webseite mit aktuellen Informationen bieten wir eine Mailingliste an: zur Anmeldung

 

Termine 2020

Das Seminar findet regelmäßig donnerstags um 10 Uhr im Fraunhofer-ITWM in Raum E4.09 (Riemann) statt. Titel und weitere Termine werden ergänzend im Laufe des Jahres eingetragen.

Die Vorträge unserer Mitarbeitenden der Abteilung sind mit (Fraunhofer ITWM) gekennzeichnet. Diese Termine können ohne Probleme verschoben werden, sollte Interesse an einem Vortrag an diesem Termin bestehen.

Digitales Deep Learning Seminar

Aufgrund der aktuellen Lage rund um die Corona-Krise, werden die Seminare alle zwei Wochen digital stattfinden. Wenn Sie an einem Seminar teilnehmen möchten, schreiben Sie uns gerne an. Alle weiteren Informationen finden Sie hier in Kürze.

20. Mai 2020
(wegen Christi Himmelfahrt,
ausnahmsweise mittwochs)
Peter Labus (Fraunhofer ITWM), Sabine Müller (Fraunhofer ITWM), Yang Yang (Fraunhofer ITWM)
Impressions from ICLR 2020
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28. Mai 2020
kein Seminar
04. Juni 2020
Ricard Durall Lopez (Fraunhofer ITWM)
Deep Fake: The Impact of Generative Models
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11. Juni 2020 
(Fronleichnam)
kein Seminar
18. Juni 2020 Avraam Chatzimichailidis (Fraunhofer ITWM)
Natural Gradient Descent
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25. Juni 2020
Sharad Kakran (Fraunhofer ITWM)
Neural Architecture Search for Semantic Segmentation
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02. Juli 2020 kein Seminar
09. Juli 2020 Kalun Ho (Fraunhofer ITWM)
DCare (Distance Care): Abstand wahren mit Künstlicher Intelligenz
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23. Juli 2020 Alexander Nikolas Breuer (Fraunhofer ITWM)
Deep Learning in Seismic Processing: Demultiple and Trim Statics
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10. September 2020 Michael Bortz (Fraunhofer ITWM)
Flowsheet Simulation and Optimization Supported by Machine Learning Methods
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08. Oktober 2020 Dr. Mario Negrello (Medizinisches Zentrum der Erasmus-Universität, Abteilung für Neurowissenschaften in Rotterdam, Niederlande)
Computational Neuroscience vs. Neural Computation
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15. Oktober 2020 Dr. Ir. Christos Strydis (Medizinisches Zentrum der Erasmus-Universität, Abteilung für Neurowissenschaften in Rotterdam, Niederlande)
The Spiking Neural Network & the Accelerators: A Polyamorous Affair
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22. Oktober 2020 kein Seminar
29. Oktober 2020 Fabian Schuiki (ETH Zürich, Fachbereich Informationstechnik und Elektrotechnik) und Jens Krüger (Fraunhofer ITWM)
STX: Next Generation Stencil and ML Training Acceleration
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05. November 2020 Nico Weber (Fraunhofer ITWM) und Dominik Loroch (Fraunhofer ITWM)
Finding Good Deep Neural Networks for Hardware
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12. November 2020 Kalun Ho (Fraunhofer ITWM)
My Latest Papers at ICPR20 and ACCV20
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19. November 2020 kein Seminar
26. November 2020 kein Seminar
03. Dezember 2020 Prilly Oktoviany und Simon Schnürch (beide Fraunhofer ITWM, Abteilung Finanzmathematik)
Machine Learning in Financial Mathematics.
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10. Dezember 2020 Paul Harder (Fraunhofer ITWM)
Weitere Informationen folgen in Kürze.
17. Dezember 2020 Prof. Dr. Janis Keuper (FH Offenburg, Fraunhofer ITWM)
Perceptrons – Reviewing Minsky's Key Publication From a Modern Perspective
Weitere Informationen folgen in Kürze.

Deep Learning Seminar 2020

Bis März 2020 fanden die Seminare in nicht digitaler Form statt.

19. Dezember 2019 bis
09. Januar 2020
Weihnachtspause
16. Januar 2020 Kalun Ho (Fraunhofer ITWM)
Avraam Chatzimichailidis (Fraunhofer ITWM)
NeuRIPS 2019 Recap
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23. Januar 2020 Muhammad Mohsin Ghaffar (TU Kaiserslautern)
Raumänderung: I0.01 (Hertz)
An In-DRAM Neural Network Processing Engine
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30. Januar 2020 Yang Yang (Fraunhofer ITWM)
Training Structured Neural Networks Under Regularization and Constraints
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06. Februar 2020 Peter Labus (Fraunhofer ITWM)
An Introduction to Natural Language Processing (Part I)
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13. Februar 2020 Sabine Müller (Fraunhofer ITWM)
An Introduction to Natural Language Processing (Part II)
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20. Februar 2020 Kein Seminar
27. Februar 2020 Dominik Loroch (Fraunhofer ITWM)
Quantum Computing without a Quantum Computer? – Introduction to MemComputing™’s Technology
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05. März 2020 Timo Speith (Universität des Saarlandes, Fachrichtung Philosophie)
Promise of Fair Algorithmic Decision-Making: Unrealizable Dream or Actual Possibility?
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