Am 6. Dezember 2019 findet im Forum Digitale Technologien im CINIQ Center des Fraunhofer HHI in Kooperation mit der Technischen Universität Berlin (TU Berlin) der Intel AI Academic Student Workshop statt. Die Veranstaltung  richtet sich an Studierende und Forschende zugleich.

Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt jeden Tag an Bedeutung. Damit einher geht, dass praktische Erfahrungen, Entwickler-Toolkits und der Austausch von Ideen wichtiger denn je sind. Im praxisnahen Intel AI Academic Workshop werden die Bereiche Maschinelles Lernen (ML), Tiefenlernen und KI thematisiert. Im Rahmen des Workshops hält Wojciech Samek, Gruppenleiter Maschinelles Lernen am Fraunhofer HHI, einen Vortrag zu KI-Technologien des Instituts.

Agenda:

12:00 - 16:00 Uhr: Workshop mit Hands-on Session & Gastvorträgen

16:00 - 17:00 Uhr: Networking

Building AI solutions from Datacenter to the Edge - Combination of presentations and hands-on

• Mix of Intel® DC2Edge and Intel® Movidius NCS-basierte Modellableitung
• Intel® AI Devcloud – Aktuelle Änderungen und wie man die Demo verwendet

What has Intel AI been up to?

• Produkt- und Forschungsupdates
• Intel KI fürs Gemeinwohl

AI technologies @ Fraunhofer HHI - vorgestellt von Dr. Wojciech Samek, Gruppenleiter Maschinelles Lernen am Fraunhofer HHI

• Der Forschungsschwerpunkt der Arbeitsgruppe Machine Learning des Fraunhofer HHI liegt auf der Theorie, den Methoden und Anwendungen des Deep Learning. Dazu gehören die informationstheoretische Analyse von Deep Representations, die Entwicklung effizienter Datenanalyseverfahren und innovativer Deep Architectures sowie der Einsatz modernster neuronaler Netzwerkmodelle für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben an Bild-, Text-, Video- und Zeitreihendaten. Aktuelle Forschungsthemen wie erklärbare künstliche Intelligenz (XAI), interpretierbares und zuverlässiges maschinelles Lernen, Kompression neuronaler Netze oder die Konvergenz zwischen maschinellem Lernen und Kommunikation werden von der Gruppe ebenfalls untersucht.

Studentischer Botschafter - Amit Nautiyal

Forschungsprojekt zur prädiktiven Analyse des Hochfrequenzhandels

Für die Anmeldung und weitere Informationen kontaktieren Sie bitte Marc Reznicek.