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The events are free for members of TUHH and HZG.
In two interactive sessions, we show examples of engineers and scientists using MATLAB for building AI-driven systems. We explore the complete workflow of developing machine learning and deep learning applications with MATLAB using a real-world ECG data set. We also show how to easily develop and apply data analytics solutions that take advantage of enhanced signal processing and AI techniques, including automated feature extraction, model selection and tuning.
We recommend taking the free, two-hour interactive introductions to practical machine learning methods and deep learning methods, respectively, before each session. In between the two sessions, participants will have access to the used data set, to apply your acquired knowledge and share their achieved results. The second session does not have the first session as a prerequisite and can be attended independently.
Machine-Learning in Engineering (MLE@TUHH) ist eine Initiative zur Bündelung der Kompetenzen im Bereich Machine Learning an der TUHH mit dem Ziel des Wissenstransfers in Richtung Wirtschaft und Industrie. Am 4. November 2020 um 10:00 Uhr möchte sich MLE allen Mitglieder der Technischen Universität Hamburg vorstellen. Die Veranstaltung wendet sich an alle Mitglieder der TUHH, vom Institutsleiter bis zum Studierenden. Wir wollen so auf die verschiedenen Angebote der MLE Initiative aufmerksam machen und den Informationsaustausch innerhalb der Universität fördern. Insgesamt soll die Sichtbarkeit der Machine-Learning-Aktivitäten innerhalb der TUHH gesteigert, Kooperationen gefördert und interessierten Studierenden ein Einblick ermöglicht werden. Auch die Verankerung von MLE in der der Lehre soll aufgezeigt werden.
Grußwort durch den geschäftsführenden Präsidenten der TUHH Prof. Dr. Andreas Timm-Giel
Begrüßung & Einführung durch MLE@TUHH Sprecher Prof. Dr. Christian Schuster & Prof. Dr. Volker Turau
Vorstellung des Studiengangs „Data Science“ durch Prof. Dr. Tobias Knopp
3 Pitches von Doktoranden (aus diversen Bereichen), wie sie ML in ihrer Forschung anwenden:
Nicolas Rückert - Machine Learning in Kombination mit Operations Research (Folien)
Daniel Schoepflin - Synthetische Trainingsdaten für industrielle Objekterkennung (Folien)
Florian Meyer - Bestärkendes Lernen für das Industrielle Internet der Dinge (Folien)
Vorstellung Kooperationspartner Artificial Intelligence Center Hamburg e.V. (ARIC) durch CEO Alois Krtil
Abschluss: Konkret geplanter Projekte. Warum sollte man bei der ML-Initiative mitmachen? Was macht uns besonders? Durch MLE@TUHH Vize-Sprecher Prof. Dr. Christoph Ihl & Prof. Dr. Thomas Wrona