{"id":23256,"date":"2025-06-30T09:08:43","date_gmt":"2025-06-30T09:08:43","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?post_type=event&#038;p=23256"},"modified":"2026-10-09T08:13:20","modified_gmt":"2026-10-09T08:13:20","slug":"ai-colloquium-mit-lamarr-fellow-prof-dr-arnulf-jentzen","status":"publish","type":"event","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/events\/ai-colloquium-mit-lamarr-fellow-prof-dr-arnulf-jentzen\/","title":{"rendered":"AI Colloquium mit Lamarr-Fellow Prof. Dr. Arnulf Jentzen"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wir freuen uns, <strong>Prof. Arnulf Jentzen<\/strong> im Rahmen der AI Colloquium-Reihe des Lamarr-Instituts begr\u00fc\u00dfen zu d\u00fcrfen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das AI Colloquium, organisiert vom Lamarr-Institut, bietet eine Plattform f\u00fcr f\u00fchrende Wissenschaftler*innen, um wegweisende Arbeiten im Bereich des Maschinellen Lernens und der K\u00fcnstlichen Intelligenz zu pr\u00e4sentieren. Diese 90-min\u00fctigen Veranstaltungen zeichnen sich \u2013 im Gegensatz zu klassischen Kolloquien \u2013 durch einen interaktiven Dialog und internationale Zusammenarbeit aus. Sie bestehen aus einem einst\u00fcndigen Vortrag und einer anschlie\u00dfenden 30-min\u00fctigen Fragerunde. Das Kolloquium findet \u00fcberwiegend in englischer Sprache statt.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Abstract<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Stochastische Gradientenverfahren (SGD) sind heute das Mittel der Wahl f\u00fcr das Training tiefer neuronaler Netze (DNNs) in KI-Systemen. In praxisrelevanten Trainingsszenarien wird jedoch h\u00e4ufig nicht das einfache Standard-SGD verwendet, sondern beschleunigte und adaptive Varianten \u2013 wie der weithin bekannte Adam-Optimizer.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br>In diesem Vortrag zeigen wir, dass Adam typischerweise <strong>nicht<\/strong> zu Minima oder kritischen Punkten der Zielfunktion (also der Funktion, die minimiert werden soll) konvergiert, sondern stattdessen zu den Nullstellen eines anderen Funktionsfeldes \u2013 dem sogenannten Adam-Vektorfeld. Dar\u00fcber hinaus pr\u00e4sentieren wir Konvergenzraten in Abh\u00e4ngigkeit von der Anzahl der Adam-Schritte und der Gr\u00f6\u00dfe der Mini-Batches f\u00fcr alle stark konvexen stochastischen Optimierungsprobleme. Abschlie\u00dfend stellen wir Beschleunigungstechniken f\u00fcr Adam im Kontext der Deep-Learning-basierten Approximation partieller Differentialgleichungen und von Optimierungsproblemen in der Steuerungstheorie vor.<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Der Vortrag basiert auf gemeinsamen Arbeiten mit <strong>Steffen Dereich<\/strong>, <strong>Thang Do<\/strong>, <strong>Robin Graeber<\/strong> und <strong>Adrian Riekert<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Arnulf Jentzen<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Arnulf Jentzen ist Professor an der Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHK-Shenzhen) (seit 2021) und Professor an der Universit\u00e4t M\u00fcnster (seit 2019). Er begann 2004 sein Mathematikstudium an der Goethe-Universit\u00e4t Frankfurt, wo er 2007 sein Diplom erhielt und 2009 promovierte. Die Forschungsschwerpunkte seiner Arbeitsgruppe liegen in den Bereichen Approximationsalgorithmen f\u00fcr Maschinelles Lernen, stochastische Numerik, numerische Analyse f\u00fcr hochdimensionale partielle Differentialgleichungen (PDEs), stochastische Analysis sowie Computational Finance.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Derzeit ist er Mitglied in den Herausgebergremien mehrerer renommierter wissenschaftlicher Zeitschriften, darunter das <em>Journal of Machine Learning<\/em>, <em>SIAM Journal on Scientific Computing<\/em>, <em>SIAM Journal on Numerical Analysis<\/em> sowie das <em>SIAM\/ASA Journal on Uncertainty Quantification<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seine Forschungsarbeit wurde mehrfach ausgezeichnet, unter anderem mit dem Felix Klein Prize der European Mathematical Society (EMS, 2020), einem ERC Consolidator Grant des Europ\u00e4ischen Forschungsrats (ERC, 2022), dem Joseph F. Traub Prize f\u00fcr Leistungen im Bereich der Information-Based Complexity (IBC, 2022) und dem Frontier of Science Award in Mathematics (gemeinsam mit Jiequn Han und Weinan E) durch den International Congress of Basic Science (ICBS, 2024).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Weitere Informationen zu seiner Forschung finden Sie unter: <a class=\"\" href=\"http:\/\/www.ajentzen.de\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">www.ajentzen.de<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wir freuen uns, Prof. Arnulf Jentzen im Rahmen der AI Colloquium-Reihe des Lamarr-Instituts begr\u00fc\u00dfen zu d\u00fcrfen. Das AI Colloquium, organisiert vom Lamarr-Institut, bietet eine Plattform f\u00fcr f\u00fchrende Wissenschaftler*innen, um wegweisende Arbeiten im Bereich des Maschinellen Lernens und der K\u00fcnstlichen Intelligenz zu pr\u00e4sentieren. 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