Die Veranstaltung ist an Studierende gerichtet, die Interesse an der Thematik Machine Learning und Scientific Computing haben. Scientific Machine Learning ist die Kombination beider Fachbereiche und findet vermehrt Anwendung in der Forschung und Industrie.
Scientific Machine Learning – Eine Einführung
Axel Klawonn (Universität zu Köln)
Scientific Machine Learning bei Bosch: Einige Herausforderungen und Erfolge
Felix Hildebrand (Bosch)
Cloud-native Produktentwicklung mit High-Fidelity Simulationen und KI-basierten Surrogatmodellen
Markus Geveler (IANUS Simulation)
Scientific Machine Learning in der chemisch/pharmazeutischen Industrie
Thomas Mrziglod (Bayer)
Networking
Im Anschluss an die Vorträge wird es Zeit für direkte Gespräche geben.
Die Veranstaltung wird durch das Center for Data and Simulation Science (CDS) und der Abteilung Mathematik (Prof. Dr. Axel Klawonn, Lehrstuhl für Numerische Mathematik und Wissenschaftliches Rechnen) organisiert.
Fragen können gerne an cds-workshop(at)uni-koeln.de gerichtet werden (Verteileradresse für Jascha Knepper, Lea Saßmannshausen und Sabine Musielack-Erle).
Wir werden Erfrischungsgetränke zur Verfügung stellen und benötigen dafür eine Abschätzung der Teilnehmerzahl. Zudem interessiert uns Eure Institutszugehörigkeit (freiwillige Angabe). Die Registrierung und Teilnahme ist kostenfrei. Wir bitten bei erfolgter Registrierung, die Veranstaltung auch wahrzunehmen. Sollte dies kurzfristig und wider Erwarten nicht möglich sein, bitten wir um eine Absage an cds-workshop(at)uni-koeln.de.
Registrierungsfrist: 25. Juni, 8:00 Uhr
Hörsaal im Mathematischen Institut (2. Obergeschoss)
