Erlebe, was „Künstliche Intelligenz“ in der Biologie, Mathematik oder Informatik bewirkt.

Was steckt hinter der Spring School „Künstliche Intelligenz“?

• Du interessierst dich für Biologie, Mathematik, Informatik und Technik?
• Du möchtest mehr über künstliche Intelligenz erfahren?
• Du bist neugierig auf den Vorlesungsbetrieb an einer Universität?

Mach mit:

Ganz egal, wie man zu künstlicher Intelligenz steht, ist sie aus der Wissenschaft, aber auch aus dem täglichen Leben nicht mehr wegzudenken.

Was ist eigentlich KI? Können wir KI vertrauen? Wo und in wieweit bestimmt KI schon jetzt unser Leben? Kann KI intelligenter werden als menschliche? Wie sieht unsere Welt mit KI in 10 Jahren aus?

Solche und ähnliche spannende Fragen werden aus Sicht der Biologie, Informatik, Mathematik und Technik diskutiert. Dabei arbeitet das Team der Schülerakademie der Universität zu Lübeck in Kooperation mit Wissenschaftler*innen und Studierenden das Gemeinsame und Fachübergreifende heraus.

Wissenspfad A: Bei der vorgeburtlichen Chromosomendiagnostik wird der Chromosomensatz des ungeborenen Kindes auf numerische und strukturelle Chromosomenanomalien hin untersucht, z.B. bei der Untersuchung auf Trisomie 21. Früher wurden die präparierten Chromosomensätze vollständig "per Hand" bzw. "per Auge" ausgewertet; heute erfolgt diese Auswertung weitgehend vollautomatisch durch Methoden der Mustererkennung. Dieser Workshop erklärt die Grundlagen der Chromosomendiagnostik und zeigt, wo die Grenzen dieser automatisierten Auswertung liegen.

Künstliche Intelligenz hat eine Vielzahl von Facetten und begegnet uns täglich in Form von nützlichen kleinen Helfern, wie einer Spracherkennung (bspw. Amazon Alexa) automatischen Saugrobotern, aber auch simulierten Gesichtern („Deep Fakes“) im Internet. Die Intelligenz der Anwendung oder Maschine basiert auf zuvor gesammelten Daten, anhand derer die künstliche Intelligenz lernt und anschließend selbst Muster erkennt. Auch in der medizinischen Diagnostik versucht man auf Basis von Patientendaten Algorithmen zu entwickeln, die automatisiert Bereiche markieren, Korrelationen zwischen Merkmalen aufzeigen und resultierend hoffentlich zu einem noch besseren Verständnis von Strukturen oder Pathologien beitragen. Innerhalb dieses Workshops erhaltet ihr einen kurzen Einblick in die Welt der künstlichen Intelligenzen, werdet mit medizinisch diagnostischen Verfahren sowie Fragestellungen konfrontiert und taucht in einen Ansatz zur automatisierten Plaque-Erkennung innerhalb von histologischen Schnitten ein, der aktuell erforscht und diskutiert wird.

Wissenspfad B: Ob und wie Computer lernen können, werden wir zusammen in diesem Workshop entdecken. Gemeinsam finden wir heraus, was Lernen für einen Computer bedeutet und wie dieses sich vom menschlichen Lernen unterscheidet. Mit der Skriptsprache Python werden wir live ein kleines Trainingsprogramm durchführen. Nach dem Workshop könnt ihr einordnen, was sich hinter den Begriffen „Machine Learning“, „Neurale Netze“ und „Deep Learning“ versteckt. Vorkenntnisse werden nicht benötigt.

Jede Sekunde werden auf unserer Welt neue Daten in den unterschiedlichsten Formen generiert. Einen großen Anteil davon machen mittlerweile umfangreiche digitale Informationen aus, weshalb die automatische Analyse großer Datenmengen immer bedeutungsvoller wird. Dafür sind wir natürlich auf Computer angewiesen, die für uns viele Rechnungen schnell durchführen können. Doch ohne mathematische Vorüberlegungen kommen auch Rechner allein oft nicht weit. Wir möchten uns in unserem Workshop im Speziellen mit Texten als Informationsträger beschäftigen, denn an Texten ist noch mehr interessant als nur deren Inhalt! Zum Beispiel sind deren Autoren oder die Sprache, in der sie verfasst wurden, von Interesse. Wir beschäftigen uns mit wichtigen Fragen wie „Wie bestimmt man Ähnlichkeiten von Texten?“ und „Welche Wörter spielen eine größere Rolle als andere?“ – eben den Dingen, die Computer von uns Menschen brauchen, um zielorientiert arbeiten zu können! Vorkenntnisse werden nicht benötigt, nur Freude am Entdecken von Mathematik!

Am zweiten Tag kommst du in den Diskurs mit Forschenden der Uni und Externen und kannst weitere spannende Eindrücke sammeln.

Die Spring School wird so organisiert sein, dass du dich entweder damit beschäftigst wie a) KI in der medizinischen Diagnostik angewendet wird oder b) Computer lernen (Workshops und Vorträge) oder c) einfach nur am Vortragsprogramm teilnimmst.

Was ist Ziel dieses Events?

Das Ziel des Events ist es,

• einen Einblick in die Arbeit an der Universität Lübeck zu bekommen

• neue Seiten der Mathematik und Informatik kennenzulernen
• zu sehen, wie Künstliche Intelligenz im Alltag angewandt wird.

Wer veranstaltet diesen Kurs?
Das Event wird im Auftrag von NORDMETALL und seinem Schwesterverband AGV NORD in Kooperation mit der Universität zu Lübeck durchgeführt.

Wann und wo findet dieser Kurs statt?
Wir sehen uns virtuell am 04.04.2022 von 09:30 bis 15:00 Uhr und am 05.04.2022 von 10:45 bis 14:00 Uhr.

Muss ich etwas mitbringen? Muss ich etwas beachten?
Du brauchst einen Computer mit einem aktuellen Browser, optimal dazu sind noch ein Mikrofon und eine Webcam, damit du auch aktiv mitmachen kannst.

Bitte gib schon auf der Einverständniserklärung an, für welche Veranstaltungsreihe du dich interessierst oder schreibe mir eine kurze E-Mail:

• KI in der medizinischen Diagnostik
• Wie lernen Computer?
• Nur Vorträge am 05.04.2022

Insgesamt werden max. 10 Plätze vergeben. - Der Anmeldeschluss ist am 21.03.2022.

Bitte an die Einverständniserklärung deiner Eltern denken!
Damit du an diesem Event teilnehmen kannst, musst du dich zuerst auf nordbord als YoungTalent registrieren und dich zusätzlich mit dem Einverständnis deiner Eltern für dieses Event anmelden. Die Einverständniserklärung kannst du im nächsten Schritt nach der Anmeldung bei nordbord herunterladen. Solltest du kurzfristig trotz Anmeldung nicht teilnehmen können, melde dich bitte ab, um nicht anderen, die vielleicht auf der Warteliste stehen, nicht einen Platz wegzunehmen.

Hast du noch Fragen?
Hier findest du Antworten auf die Fragen, die uns am häufigsten gestellt werden.