23 Mai
08 Aug

AI Keynote Serie

Termin:

23.05.2024 | 06.06.2024 | 18.07.2024 | 08.08.2024

23. Mai 2024 - 8. August 2024

Ort:

Online per Zoom

© pixabay

Wir, das Institute of AI in Management an der LMU München, sind begeistert von KI und den dynamischen Entwicklungen in diesem Bereich. Deshalb möchten wir Einblicke aus erster Hand in die aktuelle Forschungsarbeit von angesehenen Wissenschaftler:innen aus der ganzen Welt, geben. Wir freuen uns jedes Semester großartige Gastredner:innen für unsere Vortragsreihe gewinnen zu können.

Alle Vorträge finden online statt und sind per Zoom erreichbar für jeden, der Interesse hat. Unser Ziel ist es einen Überblick über aktuelle Trends in der KI Forschung zu geben. Die Vorträge finden immer am Donnerstag statt und bestehen aus ca. 45-60 Minuten Präsentation, gefolgt von Diskussion, Feedback und Q&A. Wir freuen uns darauf, Sie herzlich begrüßen zu dürfen.

Alle Informationen zu Terminen, Gastredner:innen und ihren Themen, inkl. Zoom Links werden im Laufe der Zeit auf dieser Veranstaltungsseite veröffentlicht.

Sie sind herzlich eingeladen sich für unseren Newsletter anzumelden, über den wir alle kommenden Veranstaltungen dieser Serie kommunizieren. Hier geht es zu unserer Anmeldeseite.

Die Terminserie ist eine gemeinsame Initiative mit Partnern von führenden nationalen Universitäten, unter der Leitung von Prof. Stefan Feuerriegel, LMU München:

  • Prof. Markus Weinmann, University of Cologne
  • Prof. Stefan Lessmann, Humboldt University Berlin
  • Prof. Mathias Kraus, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nuremberg
  • Prof. Niklas Kühl, University of Bayreuth
  • Dr. Michael Vössing, Karlsruhe Institute of Technology
  • Prof. Oliver Müller, University of Paderborn
  • Prof. Nicolas Pröllochs, Justus-Liebig-University Gießen
  • Prof. Christian Janiesch, TU Dortmund
  • Prof. Gunther Gust, University of Würzburg
  • Prof. Tobias Brandt, University of Münster
  • Prof. Yash Raj Shrestha, University of Lausanne
  • Prof. Burkhardt Funk, Leuphana University Lüneburg
  • Prof. Nadja Klein, TU Dortmund
  • Prof. Martin Spindler, University of Hamburg
  • Prof. Niki Kilbertus, TU Munich
  • Prof. Stefan Bauer, TU Munich
  • Prof. Henner Gimpel, University of Hohenheim

Do. 23.05.2024

Gastredner: Prof. Qian Yang, Cornell University

Präsentation: Innovating AI Products for Social Good in the Age of Foundational Models

Abstract: Accounting for AI's unintended consequences—whether misinformation on social media or issues of fairness and social justice—-increasingly requires AI systems designers to go beyond immediate user experiences of the system and consider human-AI interactions at a societal scale. The increasing ubiquity of large pre-trained language models (LLMs) further exacerbates this trend. So, how does LLM change the way we, AI product designers and human-AI interaction researchers, work? How might we work to innovate LLM applications for social good? In this talk, Professor Qian Yang draws upon her lab’s research on LLMs for education and for mental healthcare and explores these questions.

Uhrzeit: 17:00 CEST

Sprache: Englisch

Do. 06.06.2024

© Brett Sayles via pexels

Gastredner: Prof. Fredrik Johansson, Chalmers University of Technology

Präsentation: Interpretable Prediction with Missing Values

Abstract: Missing values plague many application domains of machine learning, both in training data and in deployment. Healthcare is just one example—patient records are notorious for omissions of important variables and collecting them during clinical practice can be costly and time consuming. Healthcare also tends to demand interpretability so that predictions can be quickly calculated and justified, often using rule-based risk scores. Surprisingly, prediction with missing values and interpretability are largely incompatible using classical methods. Imputation obfuscates predictions and algorithms designed for interpretability typically have no native handling of prediction with missing values. In this talk, I will introduce two solutions to this problem, suitable under different conditions, and propose directions for future work.

Uhrzeit: 12:00 CEST

Sprache: Englisch

Do. 18.07.2024

© vectorfusionart via shutterstock

Gastredner: Prof. Yixin Wang, University of Michigan

Präsentation: TBC

Uhrzeit: 17:00 CEST

Sprache: Englisch

Do. 08.08.2024

Gastredner: Prof. Michael Oberst, Johns Hopkins University (Ab Sommer 2024)

Präsentation: TBC

Uhrzeit: 16:00 CEST

Sprache: Englisch