Machine and 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 unseres Bereichs 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

 

Allgemeines zu den Terminen  

Das Seminar findet regelmäßig alle zwei Wochen donnerstags um 10 Uhr statt. Titel und weitere Termine werden ergänzend im Laufe des Jahres eingetragen.

Die Vorträge unserer Mitarbeitenden des Bereichs 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: Neue Termine 2022

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.

 

28. April 2022 Julia Grabinski (Fraunhofer ITWM, Bereich »High Performance Computing«)
Aliasing Coincides With CNNs Vulnerability Towards Adversarial Attacks
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05. Mai 2022 Referent: Adriano Lucieri (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI, Abteilung »Smarte Daten und Wissensdienste«)
Explaining AI-based Decision Support Systems using Concept Localization Maps
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09. Juni 2022
Paula Harder (Fraunhofer ITWM, Bereich »High Performance Computing«)
A  Physics Informed Learning of Aerosols

26. Juni 2022
Peter Lorenz (Fraunhofer ITWM, Bereich »High Performance Computing«)
Is AutoAttack/AutoBench a suitable Benchmark for Adversarial Robustness?
 
30. Juni 2022 Lars Nieradzik (Fraunhofer ITWM, Abteilung »Bildverarbeitung«)

07. Juli 2022 Avraam Chatzimichailidis (Fraunhofer ITWM, Bereich »High Performance Computing«)
Combating mode collapse in GAN training
14. Juli 2022 Nico Weber & Patrick Holzer (Fraunhofer ITWM, Bereich »High Performance Computing« und Abteilung »Finanzmathematik«)
Federated Learning
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21. Juli 2022 Paul Gavrikov (Hochschule Offenburg, IMLA)