ML-Hackathon "Vorhersage der Netzsituation"

Wie lassen sich intelligente Systeme beim weltweiten Handeln mit Strom einsetzen? Wie können Unternehmen dank maschinellem Lernen auf kurzfristige Ungleichgewichte im Stromnetz effizient reagieren? Darum geht es bei der aktuellen Challenge „Machine Learning zur Vorhersage der Netzsituation“ des Leipziger Unternehmens Optimax Energy, die sich an Studierende mit ersten Kenntnissen in maschinellem Lernen und Interesse an wirtschaftsnahen Anwendungen richtet.

Der einwöchige Hackathon beginnt mit einem Kick-Off-Meeting am 9. Dezember 2019: Ab 15.00 Uhr werden die Aufgabe und die Teilnahmebedingungen im Seminarraum P701 (Paulinum) vorgestellt. Einreichungsfrist für Lösungen ist der 16. Dezember 2019.

Interessierte werden gebeten sich per Mail für die Challenge anzumelden. Weitere Informationen zum Ablauf gibt es auf der Wettbewerbsseite.


Vortrag "Wenn Algorithmen männlich denken"

Onlinedienste, die von Frauen andere Preise verlangen als von Männern. Programme, die Jobs nur an Männer vergeben. Software, die die Gesichter von Frauen nicht erkennt. Die moderne Gesellschaft ist durchdrungen von angeblich intelligenten Computersystemen und wird von ihnen geprägt. Doch wer prägt diese Systeme – und wie? Wie kann es sein, dass Algorithmen Menschen ungleich behandeln? Wie intelligent ist künstliche Intelligenz wirklich?

Darum geht es am Dienstag, 12. November, beim Vortrag "K.ünstliche I.gnoranz - Wenn Algorithmen männlich denken" in der Stadtbibiliothek (Wilhelm-Leuschner-Platz 10-11). Ab 17 Uhr erkärt Dr. Thomas Schmid im Rahmen der Veranstaltungsreihe "Wer ist dieser Herr Gender", wie es zur Diskriminierung durch Computersysteme kommt, wer dafür verantwortlich ist und was man dagegen tun kann.

Weitere Informationen zum Vortrag und zur Veranstaltungsreihe hier.


Neue Lehrveranstaltung "Maschinelles Lernen in der Praxis"

Im Wintersemester 2019/20 bietet die Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen im Rahmen des Moduls Aktuelle Trends in der Informatik erstmals die Lehrveranstaltung Maschinelles Lernen in der Praxis an.

Ziel der Lehrveranstaltung ist die gemeinschaftliche Teilnahme an einem internationalen ML-Wettbewerb. Die Veranstaltung wird daher starken Projektcharakter haben und sich aus organisatorischen Gründen voraussichtlich auf die Monate Oktober und November konzentrieren.

Bitte beachten Sie, dass es sich nicht um eine ML-Einführungsveranstaltung handelt, und grundlegende Konzepte (z.B. Aufbau neuronaler Netze, Prinzipien von Trainingsalgorithmen, Unterschiede überwachtes/unüberwachtes Lernen) als bekannt vorausgesetzt werden.

Weitere Informationen zu Ablauf und Organisation finden Sie hier.


Aktuelle Themen für Bachelor- und Masterarbeiten

Im Wintersemester 2019/20 bietet die AG Maschinelles Lernen folgende Themen für Bachelorarbeiten an:
  • Metadata-aware Clustering in R (PDF)
Für Masterarbeiten bieten wir folgende Themen an:
  • Effiziente Parallelisierung eines neuen Machine-Learning-Frameworks in Python (PDF)
Ansprechpartner und weitere Informationen finden Sie auf unserer Übersichtsseite für Abschlussarbeiten.

Filmvorführung "Pre-Crime"

Eine Software, die voraussagt, wo und wann ein Verbrecher zuschlägt - was nach einem Science-Fiction-Szenario klingt, ist in Städten wie Chicago, London oder München längst Realität. Die Dokumentation "Pre-Crime" gewährt umfassende Einblicke in die Methoden des Predictive Policing.

Die LaborUniversität und die Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen zeigen am Montag, 8. Juli 2019, ab 17 Uhr im Hörsaalgebäude (HS 12) die preisgekrönte Dokumentation von Monika Hielscher und Matthias Heeder. Im Anschluss an die Vorführung sprechen wir mit Regisseur Matthias Heeder über die Entstehung des Films sowie Hintergründe und aktuelle Entwicklungen.

Alle interessierten Universitätsangehörigen herzlich zu der Veranstaltung eingeladen. Um eine kurze, formlose Anmeldung per Mail an pre-crime-anmeldung@informatik.uni-leipzig.de wird gebeten.

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Neues ML-Modul im Sommersemester 2019

Im Sommersemester 2019 bietet die Abteilung Technische Informatik erstmals das neue forschungsorientierte Modul Maschinelles Lernen mit empirischen Daten an, das sich an Studierende in den Master-Studiengängen Informatik und Bioinformatik richtet.

Der Modulumfang beträgt 10 LP, die sich aus folgenden Lehrveranstaltungen ergeben:

Teilnahmevoraussetzungen, Regelungen zur Modulprüfung und weitere Modalitäten können der Veranstaltungsankündigung (PDF) entnommen werden. Die Teilnehmerzahl ist auf 28 begrenzt.

Achtung: Die verbindliche Moduleinschreibung erfolgt nicht im Almaweb, sondern in der ersten Vorlesungsstunde am Montag, 8.4.2019, 10 Uhr im Felix-Klein-Hörsaal.