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CENTER FOR
SCALABLE DATA ANALYTICS
AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

ScaDS.AI Ringvorlesung für KI und Big Data (SS2020)

Lehrveranstaltung an der Universität Leipzig im Master-Studiengang DataScience

Modul 10-INF-DS301 "Aktuelle Trends in Data Science" (5 LP)

Koordinator: Prof. Dr. E. Rahm (Uni Leipzig)

Ziel der Ringvorlesung ist den Teilnehmern einen Überblick über aktuelle Anforderungen und Lösungen zu Methoden, Technologien und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz und Big Data  zu geben. Die Schwerpunkte liegen dabei in den im Data Science Zentrum ScaDS.AI (Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence) Dresden/Leipzig bearbeiteten Gebieten. Referenten sind u.a. die an ScaDS.AI Dresden/Leipzig aktiv beteiligten  Principal Investigators. 

Die Vorlesung wird im Rahmen des Moduls "Aktuelle Trends in Data Science" (5 LP) des neuen Studiengangs Data Science angeboten. Vortragssprachen sind Deutsch und Englisch. Die erfolgreiche Absolvierung des Moduls erfordert das Anschauen von Video-Vorlesungen sowie die erfolgreiche Lösung einer praktischen Aufgabe, die in 2er Teams gelöst werden kann. Die Ergebnisse der praktischen Aufgaben sollen in den letzten beiden Video-Vorlesungen durch die Studenten präsentiert werden.

Die Teilnahme an der Ringvorlesung steht darüber hinaus auch anderen Studierenden, Forschern und Interessenten offen.

Aufgrund der Corona-Entwicklung findet die Vorlesung mit Videopräsentationen statt. Die Vorlesungsmaterialien(Videos) können ab dem Vorlesungstermin über die Online-Plattform Moodle eingesehen werden. Eingeschriebene Studenten erhalten dazu in kürze (bis 20. April) einen Zugang per Email.

Beschreibungen der praktischen Themen werden ebenfalls über Moodle zur Verfügung gestellt. Vorraussichtlich vom 24. April bis 28. April findet die Themenauswahl statt.  Jeder Student gibt seine Themenwünsche in einer Moodle-Umfrage mit 1-6 an, dabei ist 1 das am meisten präferierteste Thema und 6 das am niedrigsten. Weiterhin kann auch ein Wunschpartner genannt werden. Die Themenzuweisung erfolgt aufgrund der Nutzer-Themen Matrix. Dabei wird versucht den größtmöglichen Konsens zu erzielen.

Die Zuordnung von Thema und Partner finden Sie anschließend im Moodle.

Terminplan

Vorlesung 1: 22. April 2020

  • Prof. Dr. Erhard Rahm: 
    - Einführung in ScaDS.AI und Ringvorlesung/Modul (Slides
    - ScaDS.AI topics of database group (data integration for knowledge graphs, 
      privacy-preserving data analysis, analysis of dynamic graph data) (Slides

Vorlesung 2: 29. April

  • Prof. Dr. Stephanie Schiedermair: Datenschutz und Diskriminierungsverbote als Herausforderungen für KI

Vorlesung 3: 06. Mai, 

  • Dr. Sebastian Hellmann: Rapid Prototyping of Large Knowledge Graphs and their Applications such as AI 

Vorlesung 4: 13. Mai, 

  • Prof. Dr. Martin Bogdan: Wie weit ist es bis zur Singularität?

Vorlesung 5: 20. Mai, 

  • Prof. Dr. Norbert Siegmund: Validity and Fairness in Machine Learning: A Software Engineering Perspective

Vorlesung 6: 27. Mai, 

  • Dr. Stefan Franke, Prof. Dr. T. Neumuth: Möglichkeiten und Grenzen der KI in medizinischer Forschung und klinischem Alltag

Vorlesung 7: 03. Juni, 

  • Dr. Ringo Baumann, Prof. Dr. Gerhard Brewka: Computational Models of Argumentation (Slides)

Vorlesung 8: 10. Juni, 

  • Prof. Dr. Peter Stadler: Very Big Data in Computational Biology -- Processing and Integration

Vorlesung 9: 17. Juni, 

  • Prof. Dr. Nihat Ay:  Generalisation in Statistical Learning (Slides

Vorlesung 10: 24. Juni, 

  • J.Prof. Dr. Martin Potthast: Technologies for Information Retrieval and Summarization

Vorlesung 11: Juli/August, Vorstellung Ergebnisse der praktischen Übungen (1) Per Videokonferenz

Vorlesung 12: Juli/August, Vorstellung Ergebnisse der praktischen Übungen (2)  Per Videokonferenz