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SCALABLE DATA ANALYTICS
AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE

1. Herbstschule für Big Data

 
for an english version click here:

Angebot

Das Big Data Kompetenzzentrum ScaDS Dresden/Leipzig veranstaltet in der 39. Kalenderwoche zwischen dem 21.-25. September 2015 die 1. Herbstschule für Big Data. Das Angebot der Herbstschule richtet sich vornehmlich an Studenten und junge Absolventen sowie wissenschaftliche Mitarbeiter, die im weiten Feld rund um Big Data forschend tätig sind. Die Herbstschule vermittelt einerseits Grundlagen im Umgang mit großen und komplexen Datenbeständen, gibt darüber hinaus aber auch einen Überblick über aktuelle Lösungsansätze. Somit erhalten die Teilnehmer einen direkten Einblicken in aktuelle Forschungsfelder. Weiterhin besteht die  Möglichkeit zum Ideenaustausch und zur inhaltlichen Diskussion zwischen den Teilnehmern und Vortragenden.

 

1. Herbstschule für Big Data

 
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Angebot

Das Big Data Kompetenzzentrum ScaDS Dresden/Leipzig veranstaltet in der 39. Kalenderwoche zwischen dem 21.-25. September 2015 die 1. Herbstschule für Big Data. Das Angebot der Herbstschule richtet sich vornehmlich an Studenten und junge Absolventen sowie wissenschaftliche Mitarbeiter, die im weiten Feld rund um Big Data forschend tätig sind. Die Herbstschule vermittelt einerseits Grundlagen im Umgang mit großen und komplexen Datenbeständen, gibt darüber hinaus aber auch einen Überblick über aktuelle Lösungsansätze. Somit erhalten die Teilnehmer einen direkten Einblicken in aktuelle Forschungsfelder. Weiterhin besteht die  Möglichkeit zum Ideenaustausch und zur inhaltlichen Diskussion zwischen den Teilnehmern und Vortragenden.

Programmschwerpunkte

Das Programm wird gemeinsam durch geladene Experten, durch Mitglieder des Kompetenzzentrums ScaDS Dresden/Leipzig und durch Kollegen vom Berlin Big Data Center (BBDC) gestaltet. Es umfasst vielfältige Themen aus aktuellen Forschungsgebieten, wie beispielsweise aus dem Bereich der Big-Data-Analyse, des Maschinellen Lernens und der Wissensextraktion, des Data Life Cyle Managements und der Organisation von Workflows. Abgerundet wird das Programm durch spannende Einblicke in hochaktuelle Anwendungsgebiete, wie beispielsweise in die Lebenswissenschaften oder die Digital Humanities.

  • Machine Learning
    • ML 1: Ralf Herbrich (Amazon Research - t.b.c.): Large-Scale Applications of Graphical Models
    • ML 2: Prof. Carsten Rother (TUD): Deep Structured Learning in Computer Vision
    • ML 3:Jochen Tiepmar, Prof. Heyer (UL): Data Mining for Digital Humanities
    • ML 4:Sven Dähne (TU Berlin) Multimodal Neuroimaging
  • Big Data Technologieüberblick
    • T1: Dr. Eric Peukert (UL) Grundlagen von Hadoop am Beispiel effizienter Duplikaterkennung
    • T2: Patrick Riemann/Prof. Matthias Hagen (Uni Weimar - t.b.c.): Hot Topics in Information Visualization
    • T3: Sebastian Schelter (TU Berlin) An overview of Big Data Processing Systems and Apache Flink
  • Infrastrukturen:
    • IS 1: Bernd Schuller (FZ Jülich): Data management and data processing using UNICORE
    • IS 2: Prof. Wolfgang E. Nagel (TUD): HPC und Datenintensives Rechnen
  • Big Data Applications
    • A1: Prof. Karol Kozak (Fraunhofer IWS): Big Data Herausforderungen im Umgang mit medizinischen Daten
    • A2: Prof. Jochen Fröhlich (TUD): Herausforderungen in den Anwendungen der Strömungsmechanik
    • A3: Sunna Torge (Fraunhofer IVI): Big Data und Verkehr
    • A4: Johannes Kirschnick (TU Berlin) Scalable Machine Learning
  • Tutorials:
    • Tut: Flink Hand-On Session 
Time Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday
9:00
Arrival
 
Machine Learning (ML1) Machine Learning (ML2) Big Data Technology (T3) Big Data Infrastructures (IS2)
11:00 Machine Learning (ML3) Machine Learning (ML4) Big Data Applications (A4) Big Data Applications (A3+A5)
lunch break        
14:00 Course Introduction Big Data Applications (A1+A2) social event



Big Data Infrastructures (IS1) Departure
15:30 Big Data Technology (T1) Big Data Technology (T2) Flink Hands On
17:00 Open Discussion Open Discussion
  Reception

 

 

Anmeldung

Die Teilnehmerzahl ist begrenzt, daher ist eine schriftliche Anmeldung erforderlich. Bitte senden Sie dazu Informationen zu ihrer Person bis zum 24.August an: Diese E-Mail-Adresse ist vor Spambots geschützt! Zur Anzeige muss JavaScript eingeschaltet sein!

Veranstaltungsort

Der Veranstaltungsort ist das Tagungshotel AZIMUT Dresden:

AZIMUT Hotel Dresden
Hülssestrasse 1
D-01237 Dresden