Berlin Institute for the Foundation of Learning and Data ( BIFOLD) bündelt KI-Expertise in der Hauptstadt Im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung entsteht in Berlin ein Leuchtturm der KI-Spitzenforschung. Dafür werden im neuen Berlin Institute for the Foundation of Learning and Data ( BIFOLD) die beiden bestehenden KI-Kompetenzzentren an der Technischen Universität Berlin, das Berlin Big Data Center ( BBDC) und das Berliner Zentrum für Maschinelles Lernen ( BZML), zusammengeführt und Kooperationen mit weiteren Berliner Partnereinrichtungen ausgebaut. Berliner zentrum für maschinelles lernen in english. Das Bundesforschungsministerium erhöht die bereits bestehende Förderung der beiden Zentren um weitere 18 Millionen Euro, so dass BIFOLD zwischen 2019 und 2022 insgesamt über 32 Millionen Euro Förderung aus dem Bundeshaushalt erhält. Das Land Berlin unterstützt das neue Institut mit der Einrichtung von acht neuen KI-Professuren an der Technischen Universität Berlin und an der Freien Universität Berlin. Hierfür stehen im laufenden Landeshaushalt bereits 3, 5 Millionen Euro zur Verfügung.
Gemeinsame Pressemitteilung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung, der Berliner Senatskanzlei – Wissenschaft und Forschung und der TU Berlin PM-PDF (PDF, 140KB, Datei ist nicht barrierefrei) Im Rahmen der KI-Strategie der Bundesregierung entsteht in Berlin ein Leuchtturm der KI-Spitzenforschung. Dafür werden im neuen Berlin Institute for the Foundation of Learning and Data (BIFOLD) die beiden bestehenden KI-Kompetenzzentren an der TU Berlin, das Berlin Big Data Center (BBDC) und das Berliner Zentrum für Maschinelles Lernen (BZML), zusammengeführt und Kooperationen mit weiteren Berliner Partnereinrichtungen ausgebaut. Berliner zentrum für maschinelles lernen 2 installation. Das Bundesforschungsministerium erhöht die bereits bestehende Förderung der beiden Zentren um weitere 18 Millionen Euro, sodass BIFOLD zwischen 2019 und 2022 insgesamt über 32 Millionen Euro Förderung aus dem Bundeshaushalt erhält. Das Land Berlin unterstützt das neue Institut mit der Einrichtung von acht neuen KI-Professuren an der TU Berlin und an der Freien Universität Berlin.
Wissenschaftliche Argumente sind mit Mitteln des machine learning zu identifizieren. Projektleitung Graßhoff, Gerd Prof. Dr. (Details) ( Wissenschaftsgeschichte der Antike) Beteiligte Organisationseinheiten der HU Laufzeit Projektstart: 08/2018 Projektende: 07/2022
Als Professor für Maschinelles Lernen an der TU engagieren Sie sich seit fünfzehn Jahren außerdem besonders für den wissenschaftlichen Nachwuchs. Mit großem Erfolg. Inzwischen sind rekordverdächtige 31 Ihrer ehemaligen Doktoranden oder Post-Doktoranden selbst in den USA, Europa oder Asien Vollzeit-Professoren. Warum ist Ihnen gerade der wissenschaftliche Nachwuchs so wichtig? Ich gebe meinen Studenten in meiner Vorlesung mit auf den Weg, wie großartig es ist, wenn wir Maschinelles Lernen für die wichtigen Dinge einsetzen. Zum Beispiel, um herauszufinden, ob eine Blutvergiftung von Bakterien oder Viren verursacht wurde. Ein Großteil meiner Absolventen geht dennoch ins Silicon Valley und macht dort Karriere. Einige gründen auch selbst Firmen, vor allem im Berliner Raum. Sie arbeiten in Social Media oder digitalem Marketing. BIFOLD an der TU-Berlin: Instituts-Fusion soll KI-Hauptstadt voranbringen - Wissen - Tagesspiegel. Ich kann das verstehen, denn dort entfaltet das Wissen, das wir hier erzeugen, unmittelbar Wirkung und generiert Einkünfte.
Damit demonstriert diese Arbeit eindrucksvoll das hohe Potential der Kombination von Künstlicher Intelligenz und Chemie oder auch anderen Naturwissenschaften. Seit Kurzem arbeiten Sie an einem neuem Forschungsprojekt, das vom BMBF gefördert wurde. Dabei geht es um die Erforschung der Grundlagen einer digitalisierten Produktentwicklung in der Fahrzeugindustrie. Können Sie mir bitte mehr über das Projekt Artificial Intelligence Aided x (AIAx) verraten? Schon jetzt ermöglichen digitale Prototypen die Analyse eines neuen Produkts anhand von Simulationen, ohne dass ein physikalischer Prototyp gebaut werden müsste. Verbundprojekt: BZML - Berliner Zentrum für Maschinelles Lernen AP20 - HU Berlin Forschungsportal - Forschungsinformationssystem der HU Berlin. Doch jede Simulation liefert riesige Datenmengen, die zurzeit von Ingenieuren händisch ausgewertet werden, um Mängel und Defizite in der Konstruktion zu erkennen und diese zu verbessern. Durch spezielle Maschinelle Lern-Verfahren sollen diese Daten automatisch intelligent analysiert und auch eventuelle Verbesserungen vorgeschlagen werden. Wir werden uns dabei vor allem um Themen wie "Effizientes Deep Learning" und die "Erklärbarkeit und Robustheit" der zu entwickelnden Verfahren kümmern.
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Reiseziel Abflughäfen Alle Flughäfen Reisezeitraum 21. 05. 22 - 19. 07.
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