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Am 15. & 16. September 2022 richten wir die zweitägige Konferenz “MLE-Days 2022” aus. Sie gibt Teilnehmerinnen und Teilnehmern einen breiten und fundierten Einblick in ingenieurswissenschaftliche und betriebliche Anwendungsfelder des Maschinellen Lernens.
Das Themenspektrum deckt dieses Jahr viele Bereiche der Ingenieurwissenschaften ab: Luftfahrttechnik, Bauingenieurwesen, Maritime Logistik, Verfahrenstechnik, Materialwissenschaften, Energietechnik, etc. Darüber hinaus werden Maschinelles Lernverfahren für spezielle Themen wie Sprachverarbeitung, Cyber-Physische Systeme und Teilchenbeschleuniger vertieft behandelt. Die Vortragenden kommen sowohl aus dem akademischen als auch aus dem industriellen Umfeld. In drei Keynotes blicken wir über den Tellerrand hinaus und diskutieren beispielsweise ethische Aspekte von Maschinellen Lernverfahren oder die Grenzen von solchen Verfahren.
Neu in diesem Jahr ist eine Session in der sich Start-Up Unternehmen mit ML-Anwendungen präsentieren können. Ferner gibt es auch Sessions in denen Unternehmen ihre MLE Use-Cases aus der Praxis aufzeigen können. Hierzu rufen wir Unternehmen auf, sich mit Beiträgen an diesen Sessions zu beteiligen, ein entsprechender Call wurde bereits veröffentlicht.
Die MLE-Days 2022 werden durch die MLE-Summerschool 2022 komplettiert. Diese Veranstaltung findet an den beiden Tagen vor den MLE-Days statt und richtet sich an Doktoranden und Masterstudenten. Teilnehmer der MLE-Days 2022 haben automatisch Zugang zu dem Career-Event, welches den zweiten Tag der MLE-Summerschool 2022 abschließt.
Am 13. und 14. September findet die erste MLE Summer School für maschinelles Lernen im Ingenieurswesen an der Technischen Universität Hamburg statt.
Maschinelles Lernen ist zu einer treibenden Kraft von Wirtschafts-Innovationen und -Entwicklung geworden. Es spielt außerdem eine Schlüsselrolle in vielen akademischen Forschungsprojekten. Durch die allgegenwärtige Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens zur Lösung aktueller Problemen, kann es überwältigend sein mit der aktuellen Entwicklung Schritt zu halten. Deshalb veranstaltet die TUHH eine zweitägige Summer School, welche sowohl Einblicke in Grundlagen und Theorien als auch praxisnahe Schulungen in der Anwendung von maschinellem Lernen im Ingenieurswesen bietet. Die “MLE School 2022” ermöglicht es, sich mit gleichgesinnten währende des Social Events oder der Poster- und Networking-Sessions auszutauschen und den eignen Horizont zu erweitern.
Die Veranstaltung ist offen für Masterstudierende und Doktoranden sowie PostDocs von Universitäten und verwandten Einrichtungen.
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