Data Science Summer School 2023
Kenntnisse und Fähigkeiten in Data Science werden für Forscher aller Disziplinen unverzichtbar. Insbesondere junge Forscher profitieren davon, den Umfang und die Anwendungsbereiche von Data Science in der wissenschaftlichen Arbeit im Speziellen und über verschiedene Disziplinen hinweg zu kennen. Darüber hinaus müssen sie die dazugehörigen Implikationen für wissenschaftliche Fragestellungen verstehen und die Fähigkeiten, die ein Data Scientist benötigt, um in einer von Daten überfluteten Welt produktiv zu sein.
Die Georg-August-Universität Göttingen freut sich, auch in diesem Jahr wieder eine International Summer School on Data Science ausrichten zu können. Zum vierten Mal seit 2017 können sich Masterstudierende und Doktoranden bewerben und an der Summer School teilnehmen.
Weitere Informationen und Anmeldung
Details zum Summer Schoool finden Sie unter:
https://events.gwdg.de/e/DS3-2023
Wenn Sie an einer Teilnahme interessiert sind, freuen wir uns über Ihre Bewerbung unter:
https://events.gwdg.de/e/DS3-2023
DER TERMIN: 11. bis 22. September 2023
Anmeldeschluss ist der 15. Mai 2023.
DER STANDORT
Göttinger Rechenzentrum,
Burckhardtweg 4,
37077 Göttingen
DIE THEMEN
Die Referenten geben einen Überblick über die vielschichtigen Themen und Methoden, die zu Data Science gehören. Wie zum Beispiel
Datenqualität
Explorative und Quantitative Datenanalyse
Deep Learning
Anwendungsbeispiele
Quantum Machine Learning
AI Safety und Sicherheit
Skalierbare KI
DIE VORTRÄGE
Dozenten aus verschiedenen Disziplinen ermöglichen fachübergreifende Einblicke. Die diesjährige Sommerschule eröffnet den Teilnehmern die Möglichkeit, sich mit weiteren Experten auf dem HeKKSaGOn AI Symposium auszutauschen, das vom 19. bis 21. September in Göttingen stattfinden wird.
Liste der bestätigten Redner
– Harm Alhusen (HAWK): Einführung in AWS SageMaker
– Samy Baladram (Tohoku Universität): Einführung in Data Science & Zeitreihenprognose
– Christian Boehme (GWDG): Quantum Machine Learning
– Benjamin Eltzner (Universität Göttignen): Explorative und Quantitative Datenanalyse
– Lukas Friedrich (GWDG): Deep Learning
– Georgios Kaklamanos (GWDG): KI-Sicherheit & reproduzierbare Forschung
– Péter Kíraly (GWDG): Datenqualität
– Julian Kunkel (GWDG): Skalierbare KI & Sichere KI
– Faraz Fatemi Moghaddam (Hartmann Gruppe): Sicherheit
– Hendrik Nolte (GWDG): Skalierbare KI & Sichere KI
– Constantin Pape (Universität Göttingen): Einführung in das Maschinelle Lernen
– Dorothea Sommer (GWDG): Skalierbare KI & Sichere KI
– Ichigaku Takigawa (Universität Kyoto): Entscheidungsbaum-Ensemble
Lernergebnisse
Im Deep Learning Teil des Kurses werden die Studierenden:
- Konzepte und Techniken, die dem Deep Learning zugrunde liegen, kennenlernen und ihre Vor- und Nachteile im Vergleich zu alternativen Ansätzen verstehen
- lernen, wie man mit Hilfe der beliebten PyTorch-Bibliothek praktische Data-Science-Probleme mit Deep Learning löst
- die Grundlagen moderner Deep-Learning-Architekturen (Faltungsneuronale Netze und Transformatoren) kennenlernen und lernen, wie man diese Architekturen in PyTorch implementiert
- Anwendungen von tiefen neuronalen Netzen für Computer Vision und die Verarbeitung natürlicher Sprache kennenlernen
Alle Vorträge werden in englischer Sprache gehalten.
Bleiben Sie dran für Updates zu Themen und bestätigten Sprechern!
Zielgruppen
An der Summer School können bis zu 35 Teilnehmer teilnehmen, die hauptsächlich internationale Partneruniversitäten der Universität Göttingen vertreten. Den Teilnehmern werden 3 ETCS für ihre Arbeit während des Kurses gewährt.
Voraussetzung für eine Bewerbung ist ein abgeschlossenes Bachelor-Studium.
Wir erwarten von unseren Bewerbern Kenntnisse in der Programmiersprache Python sowie Grundkenntnisse in Statistik.
Unterkunft und Reisekostenzuschüsse
Für eine Reihe ausgezeichneter Bewerbungen können wir eine kostenlose Unterkunft und einen Reisekostenzuschuss anbieten.
Die Organisation
Die Summer School wird gemeinsam vom Institut für Informatik, Göttingen International und der gemeinsamen Serviceeinheit für Forschungsdatenmanagement von GWDG und SUB am Göttingen Campus, der Göttingen eResearch Alliance, organisiert.
Verantwortliches Organisationsteam:
Prof. Dr. Ramin Yahyapour (Institut für Informatik)
Dr. Sven Bingert (GWDG)
Timo Henne (Göttinger eResearch Alliance, SUB)
Lena Steilen (GWDG)
Diese Summer School wird von der Universität Göttingen im Rahmen des HeKKSaGOn-Netzwerks finanziell unterstützt.