Machine Learning Rhein-Main

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Kazim Bahar
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Die (werbefreie) Gruppe zu den Themen Machine Learning, Deep Learning, Data Science, Data Engineering, Computer Vision und Datenvisualisierung (#ML #AI #KI #ArtificialIntelligence)

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  • Angebote, wie z.B. Webinare zu allgemeinen IT-Themen, Vorstellung von Produkte bzw. Dienstleistungen von Unternehmen etc. bitte in die Gruppen-Rubrik "Marktplatz" stellen. Jobangebote gehören ebenfalls in den "Marktplatz" unter die Rubrik "Jobs/Angebote".
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Und nun viel Spaß beim Diskutieren und Austauschen von Erfahrungen!

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34. Meetup Datascience Darmstadt – 13. Juni 2022, 19:00 h ONLINE – RSVP:

https://www.meetup.com/de-DE/Darmstadt-Data-Science/events/285725113/

Vortrag und Diskussion mit Prof. Dr. Thomas Liebig

__ SPEAKER:

Prof. Dr. Thomas Liebig ist Assistenzprofessor "Smart City Science" an der TU Dortmund, Adjunct Professor an der Universität Nikosia und Senior AI Architect bei Materna.

__ KEYWORDS:

Open-Source-Routing Framework Open TripPlanner

dynamisch selbstorganisierende Routenplanung

offene Simulationsumgebung

Projekte für Warschau und Luxemburg

__ Use Cases aus Smart Cities:

Verkehrsprognose

Imputation

dynamischen Fahrplanänderungen in die multimodale Routenberechnung

Echtzeit-Softwarearchitektur

__ Aus laufenden Forschungsprojekten:

Modellierung von Verkehrsdaten mit Graph-Neuronalen Netzwerken

Steuern mit Garantien

Schutz der Privatsphäre

33. Meetup Datascience Darmstadt – 9. Mai 2022, 19:00 h ONLINE – RSVP: https://www.meetup.com/de-DE/Darmstadt-Data-Science/events/285310124/

Vortrag und Diskussion mit Prof. Dr. Thomas Hoppe

ABSTRACT:

Anhand von praktischen Beispielen, den Erfahrungen anderer Forscher, Belegen aus der Textverarbeitung, Informationstheorie und Philosophie zeigt der Vortrag prinzipielle Grenzen auf, die einer KI, die mehr darstellt als eine Künstliche Inselbegabung, im Wege stehen, um Äußerungen von Menschen überhaupt verstehen zu können.

SPEAKER:

Dr. Thomas Hoppe ist Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Projektmanager im Data Analytical Center des Fraunhofer-Instituts für Offene Kommunikationssysteme (FOKUS) in Berlin.

Derzeit hat er eine Vertretungsprofessur für die Fachgebiete Datenbanken und Datenwissenschaft an der HWT Berlin inne.

Er ist Co-Organisator der jährlichen Workshopreihe "Applied Machine Intelligence" im Informatikzentrum, Schloß Dagstuhl, und Herausgeber und Autor mehrerer Bücher zu semantischen Anwendungen.

31. Meetup Data Science Darmstadt -- 14. März 2022, 19:00, ONLINE!

RSVP: https://www.meetup.com/de-DE/Darmstadt-Data-Science/events/283637264/

Hands-on Tutorial mit Wolf Riepl

Statistik mittels R durchzuführen bedeutet für viele, Code zu schreiben, also zu "programmieren". Das mag abschrecken, wer sich nicht selbst als Programmierer sieht. Aber dank der großen Open Source-Gemeinschaft gibt es viele Hilfsmittel, die die Datenanalyse in R so sehr erleichtern, dass man trotz sehr geringem Aufwand ansprechende und professionelle Ergebnisse erzielen kann.

Wir werden an Beispielen arbeiten:

– Publikationsfähige Diagramme, die mit statistischen Tests und Kennzahlen versehen sind

– Automatisierte Text-Interpretation statistischer Befunde

– Schnelle, automatisierte explorative Analyse von Datensätzen

Sehr geehrte Damen, Herren und Diverse,

mein Name ist Niklas Nies und ich befinde mich momentan in der Vorbereitungsphase meiner Masterarbeit, in welcher ich über den Einfluss von KI-Tools auf Mitarbeitern, sowie die Zusammenarbeit mit diesen Tools, schreiben möchte.

Ich bin der Meinung, dass die Erfahrungen von Mitarbeitern die mit solchen Tools arbeiten sehr wichtig sind für die spätere allgemeinere Verbreitung solcher Systeme um diese möglichst effektiv nutzen und adaptieren zu können.

Ich befinde mich momentan auf der Suche nach Betrieben welche solche smarten Tools in ihrem regulären Betrieb nutzen. Darunter fallen zum Beispiel reaktive Maschinen welche adaptiv auf gegebene Umstände reagieren können, kluge Datenverwaltung per automatischer Sortierung und der Verarbeitung von natürlicher Sprache, sowie die Verarbeitung von visuellen Daten, auf welche dann entsprechend reagiert wird. Die Möglichkeiten sind fast unbegrenzt.

Um diese Erfahrungen erheben zu können, benötige ich allerdings Betriebe in denen solche Systeme bereits genutzt werden. Daher meine Bitte an Sie:

Falls Sie jemanden kennen, oder sich selbst in einem Betrieb befinden der Künstliche Intelligenz in seinem regulären Arbeitsalltag nutzt, würde ich Sie darum bitten unter diesem Beitrag einen Kommentar zu hinterlassen oder mir eine direkte Nachricht zu schicken. Ich werde Sie dann daraufhin kontaktieren.

Ich freue mich über alle ihre Angaben und bin gespannt darauf zu erforschen, was eine Partnerschaft für die Forschung und für beide Parteien erreichen kann.

Mit freundlichen Grüßen

Niklas Nies

30. Meetup Datascience Darmstadt 13 Dec 2021, 19:00, ONLINE!

RSVP: https://www.meetup.com/de-DE/Darmstadt-Data-Science/events/281935448/

Talk and discussion with Dr. Carlos Alberto Gómez Gonzalez

__ Importance of seasonal forecasts and the challenge of improving their spatial resolution

__ CNNs for super-resolution (aka climate empirical downscaling)

__ Overview of the network architectures implemented in the python package DL4DS

__ Application of DL4DS to seasonal forecasts (in a domain adaptation fashion)

__ Discussion and conclusionsSuper resolution of climate forecasts with adversarial localized residual neural networks

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