Wissenschaftliche Tagungen, wissenschaftliche Weiterbildung

Unter den vielen Angeboten für KI-Studierende zeichnet sich die IDESSAI durch ihr besonderes Konzept aus. Die Organisatoren legen großen Wert auf ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Teilnehmenden und Dozenten, sodass intensive Betreuung und Austausch gewährleistet sind. Teilnehmer haben die Chance, Teil einer Gemeinschaft von Gleichgesinnten zu werden und gleichzeitig in engem Kontakt mit Experten zu stehen. Das Programm umfasst eine Reihe von Kursen, die sich auf aktuelle Themen wie große KI-Modelle sowie Robotik und KI fokussieren – Bereiche, die im Zentrum der aktuellen sozioökonomischen Diskussionen rund um Künstliche Intelligenz stehen.

Schwerpunkte der Summer School sind neueste methodische Entwicklungen und die gemeinsame Zukunftsvision der beiden Veranstalter, aber auch Praxisnähe. Dies wird durch anwendungsorientierte Kurse sowie die Einbindung von Praktikern und Innovatoren aus der Industrie erreicht. Die Teilnehmenden werden die Möglichkeit haben, ihre eigenen Arbeiten in speziellen Poster- und Demo-Sessions zu präsentieren.

Große KI-Modelle und Robotik & KI werden in zwei parallelen Tracks behandelt. Kaffeepausen, Mahlzeiten, soziale Veranstaltungen und gemeinsame Sitzungen zwischen den beiden Tracks bieten zahlreiche Gelegenheiten für Austausch und Vernetzung.

Zielpublikum:
IDESSAI 2024 richtet sich an Doktoranden aus allen Bereichen der KI, einschließlich Maschinelles Lernen, Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung, Suche und Optimierung, Planung und Scheduling, Multiagentensysteme, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik, Computer Vision und andere. Doktoranden und Doktorandinnen anderer Disziplinen, MSc-Studierende, Postdocs und Forschende aus Wissenschaft und Industrie sind ebenfalls willkommen.

Veranstaltung:
IDESSAI 2024 ist als Präsenzveranstaltung in englischer Sprache an der Universität des Saarlandes, Saarbrücken, geplant. Eine Fernteilnahme ist nicht möglich.

Bestätigte Sprecher:
Keynotes
Wolfgang Wahlster (DFKI) – Industrial AI for Smart Manufacturing
Karën Fort (Université de Lorraine) - Ethics in Natural Language Processing: don't look up!
Kai Warsönke und Henrik Waschke (Volkswagen AG) - Increasing product quality in the automotive industry through Virtual Measurement Data Analysis (VMDA)
Xavier Hinaut (Inria) - BrainGPT: Tailoring Transformers into Cognitive Language Models

Large AI Models
Christophe Cerisara (CNRS) - Introduction to Large Language Models
Malte Ostendorff (Deutsche Telekom AG) – Training data for Large Language Models
Christophe Cerisara (CNRS) - Efficient LLM training
Mariya Toneva (MPI) - Relating LLMs to human brains
Jindong Gu (Google Deep Mind) - Responsible Generative AI
Marc Lelarge (Inria) - LLMs for code
Gerrit Großmann und Islam Mesabah (DFKI) - Language Models and structured knowledge in AI
Alexandre Défossez (Kyutai) - Auto-regressive modeling of discrete audio tokens

Robotics and AI
Daniel Porta (DFKI) - Digital twins for AI-based industrial applications
Pia Bideau (Inria) - Navigating together: Integrating analytical and learning-based approaches for distance estimation
Marie-Odile Berger (Inria) - AI for computer vision: using high level features for localization

Tag des Research and Innovation Centre on Advanced Industrial Production (RICAIP):
Xiaomei Xu – Hands-on robotic-course - Multi-robot simulation using Siemens Tecnomatix
Martin Suda und Miklas Janota (CIIRC at CTU Prague) - Powering logic-based reasoning with Machine Learning and vice versa?
Tim Schwartz (DFKI) – Practical tour through the German-Czech Innovation Lab for Human-Robot Collaboration in Industry 4.0 (MRK 4.0 Lab)
Maurice Rekrut und Marc Tabie (DFKI) - The NEARBY Project - Variabilities in Brain-Computer Interfaces – Towards applying BCIs in real-world applications

Gebühren und Anmeldung:
Die Gebühren sind all-inclusive. Bitte beachten Sie, dass Sie Ihre Unterkunft selbst organisieren und bezahlen müssen.
Weitere Informationen und Anmeldung unter https://idessai.eu/registration-2024
(Anmeldeschluss: 23. August 2024).

Um ein ausgewogenes Verhältnis zwischen der Anzahl der Teilnehmenden und der Dozenten zu gewährleisten und die Chancen zur Interaktion zu maximieren, ist die Teilnehmerzahl pro Track auf 50 Personen begrenzt. Bewerberinnen und Bewerber werden aufgrund ihrer Vielfalt und des Nutzens, den sie aus der Teilnahme an dem gewählten Track ziehen, ausgewählt.

Kontakt:
idessai-support@dfki.de

---

Weitere Informationen:
https://idessai.eu
https://idessai.eu/registration-2024
http://www.dfki.de
http://www.inra.fr