Wir freuen uns, Prof. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo im Rahmen der AI Colloquium-Reihe des Lamarr-Instituts begr\u00fc\u00dfen zu d\u00fcrfen.<\/p>\n\n\n\n
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 unterscheiden sich von klassischen Kolloquien durch ihren Fokus auf interaktiven Dialog und internationale Zusammenarbeit. 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
Dieser Vortrag stellt das Lamarr-Projekt WHALE vor, das darauf abzielt, neuro-symbolisches Konzeptlernen im Web-Ma\u00dfstab voranzutreiben. Zun\u00e4chst wird ein \u00dcberblick \u00fcber die grundlegenden Prinzipien des Konzeptlernens gegeben. Anschlie\u00dfend werden die Grenzen bestehender Systeme analysiert \u2013 insbesondere im Hinblick auf Skalierbarkeit, Anpassungsf\u00e4higkeit und die Anf\u00e4lligkeit gegen\u00fcber verrauschten Daten. Zur Schlie\u00dfung dieser L\u00fccken werden innovative Ans\u00e4tze vorgestellt, die sowohl die Laufzeiteffizienz als auch die Genauigkeit durch die Integration tensorbasierter Modelle und Einbettungstechniken verbessern. Diese Methoden verbinden die neuronale Flexibilit\u00e4t mit der symbolischen Pr\u00e4zision und erm\u00f6glichen so eine robuste Leistung auch bei unvollst\u00e4ndigen oder fehlerhaften Daten. WHALE stellt einen wichtigen Schritt in Richtung skalierbares und zuverl\u00e4ssiges Konzeptlernen im Web-Ma\u00dfstab dar.<\/p>\n\n\n\n
Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo studierte Informatik und Physik an der Universit\u00e4t Leipzig. In seiner Promotion entwickelte er un\u00fcberwachte und schwach \u00fcberwachende Methoden zur Extraktion von Ontologien aus gro\u00dfen Textkorpora \u2013 ausgezeichnet mit dem Best Student Paper Award auf der CICLing 2008. Seine Habilitation widmete sich maschinellen Lernverfahren und schnellen Ausf\u00fchrungsans\u00e4tzen f\u00fcr die Datenintegration. Anschlie\u00dfend leitete er die Forschungsgruppe Agile Knowledge Engineering and Semantic Web an der Universit\u00e4t Leipzig und forschte entlang des gesamten Lebenszyklus von Wissensgraphen.<\/p>\n\n\n\n
Seit 2017 ist er W3-Professor f\u00fcr Data Science an der Universit\u00e4t Paderborn. Dort ist er zudem Direktor des Joint Artificial Intelligence Institute sowie der Rechenbetriebsgruppe Informatik.<\/p>\n\n\n\n
Prof. Ngonga wurde f\u00fcr seine Arbeiten zu Wissensextraktion, Fact Checking, Benchmarking, Speicherung und Machine Learning auf Wissensgraphen mit \u00fcber 30 internationalen Preisen ausgezeichnet \u2013 darunter 6 Best Paper Awards und ein Next Einstein Fellowship. Er ist einer der ersten beiden Lamarr Fellows und derzeit Principal Investigator in \u00fcber 15 nationalen und internationalen Forschungsprojekten sowie Koordinator des Doktorandennetzwerks LEMUR (Learning with Multiple Representations).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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