Xiaoxiang Zhu ist Professorin für Datenwissenschaft in der Erdbeobachtung an der TUM. Bei dem Symposium der Bayerischen Akademie der Wissenschaften erläutert sie, wie Machine Learning helfen kann, dem Klimawandel zu begegnen. Prof. Daniel Cremers wird einen Einblick in das Thema "Computer Vision" geben.
Bild: Juli Eberle / TUM
  • Künstliche Intelligenz, Termin
  • Lesezeit: 2 MIN

22.7.: Öffentliches Symposium zu Maschinellem Lernen und MustererkennungKünstliche Intelligenz heute und morgen

In einem öffentlichen Symposium der Bayerischen Akademie der Wissenschaften werden Forschende am Freitag, 22.7., einen Überblick über aktuelle Fortschritte der Künstlichen Intelligenz (KI) geben. Mit dabei: Prof. Xiaoxiang Zhu und Prof. Daniel Cremers von der Technischen Universität München (TUM). Die Veranstaltung richtet sich an eine interessierte Öffentlichkeit und wird per Online-Stream übertragen.

Im Symposium „Künstliche Intelligenz: Maschinelles Lernen und Mustererkennung“ am Freitag, 22.7., wollen Forscherinnen und Forscher bayerischer Universitäten zeigen, was mit Künstlicher Intelligenz heute möglich ist und wie diese Technologie unser Leben in der Zukunft beeinflussen wird. Zu den Vortragenden gehören auch zwei Forschende der TUM:

Prof. Daniel Cremers

Die computerbasierte Analyse von Fotos und Videos (engl. Computer Vision) bildet einen zentralen Teil der Künstlichen Intelligenz. Prof. Daniel Cremers Vortrag gibt Einblicke in die aktuelle Forschung und geht speziell auf den Bereich der kamerabasierten 3D-Rekonstruktion ein. Er skizziert zentrale Herausforderungen und thematisiert eine Vielzahl möglicher Anwendungen, von 3D-Fotografie und 3D-Fernsehen bis hin zum autonomen Fahren.

Prof. Xiaoxiang Zhu

Aus Daten von Erdbeobachtungssatelliten abgeleitete Informationen sind unverzichtbar für die Bewältigung großer gesellschaftlicher Herausforderungen wie Urbanisierung und Klimawandel und um die Ziele für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen zu erreichen. Der Vortrag von Prof. Xiaoxiang Zhu zeigt auf, wie innovative Methoden des maschinellen Lernens und Big-Data-Analyse das Sammeln umfangreicher Geoinformationen erheblich verbessern und somit zu Durchbrüchen bei den oben genannten Herausforderungen führen können.

Termin

Freitag, 22. Juli 2022
13:30 Uhr

Bayerische Akademie der Wissenschaften
Alfons-Goppel-Straße 11
80539 München
Plenarsaal, 1. Stock

Für die Teilnahme an der Präsenzveranstaltung ist eine Anmeldung per E-Mail erforderlich: post(at)technologieforum.badw.de.

Unter www.badw.de können Sie die Veranstaltung auch im Livestream verfolgen. Hierfür ist keine Anmeldung erforderlich.

Mehr Informationen:

Technische Universität München

Corporate Communications Center Paul Hellmich
paul.hellmich(at)tum.de
HSTS