{"id":42947,"date":"2026-10-13T14:02:44","date_gmt":"2026-10-13T14:02:44","guid":{"rendered":"https:\/\/lamarr-institute.org\/?post_type=event&#038;p=42947"},"modified":"2026-10-13T14:02:57","modified_gmt":"2026-10-13T14:02:57","slug":"lamarr-ringvorlesung-winter-semester-2026-27","status":"publish","type":"event","link":"https:\/\/lamarr-institute.org\/de\/events\/lamarr-ringvorlesung-winter-semester-2026-27\/","title":{"rendered":"Lamarr Ringvorlesung Winter Semester 2026\/27"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Lamarr Ringvorlesung bietet einen \u00dcberblick \u00fcber die neuesten Forschungsergebnisse im Bereich der triangul\u00e4ren KI, die einen datenintensiven Ansatz mit menschlichem Wissen und Kontext als zwei weitere leistungsstarke Intelligenzquellen kombiniert. Es werden Methoden untersucht, um Wissen aus verschiedenen Quellen zu integrieren, darunter bisherige Erfahrungen, fundierte Simulationen, mathematische Beschreibungen physikalischer Gesetze sowie explizites, von Menschen bereitgestelltes Wissen. Die Reihe befasst sich zudem mit Methoden zur Nutzung der Ressourcen offener, variabler Kontexte, in denen das System operiert, wie beispielsweise aktive Sensorik, Experimente und dynamische multimodale Interaktion mit Menschen. Die Vortr\u00e4ge befassen sich mit der aktuellen Forschung in mehreren Kernbereichen der KI, darunter hybrides maschinelles Lernen, Natural Language Processing, Embodied AI sowie ressourcenbewusstes maschinelles Lernen und vertrauensw\u00fcrdige KI. Die Reihe beleuchtet zudem mehrere interdisziplin\u00e4re Anwendungsbereiche der triangul\u00e4ren KI, darunter Physik, Industrie und Produktion, Logistik sowie Life Sciences und Health.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Vorlesungen werden von Forschern des Lamarr-Instituts f\u00fcr Maschinelles Lernen und K\u00fcnstliche Intelligenz an der <strong><a href=\"https:\/\/www.uni-bonn.de\/de\/startseite\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Universit\u00e4t Bonn<\/a><\/strong> und der <strong><a href=\"https:\/\/www.tu-dortmund.de\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">TU Dortmund<\/a><\/strong> gehalten. Die Vorlesungen finden abwechselnd an beiden Standorten statt, wobei sie an einem Standort als Pr\u00e4senzveranstaltung abgehalten und live an den anderen Standort \u00fcbertragen werden. Der Kurs richtet sich in erster Linie an Masterstudierende der Informatik und zielt darauf ab, das Verst\u00e4ndnis f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz zu erweitern, die am Lamarr-Institut durchgef\u00fchrte Forschung vorzustellen und Nachwuchstalente zu f\u00f6rdern. Als Neuerung f\u00fcr das kommende Semester ist die Vorlesungsreihe nun in den neuen <strong><a href=\"https:\/\/www.informatik.uni-bonn.de\/de\/studium\/master\/artificial-intelligence-msc\/artificial-intelligence-master\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Masterstudiengang Artificial Intelligence an der Universit\u00e4t Bonn<\/a><\/strong> integriert, sodass die teilnehmenden Studierenden ECTS-Punkte erwerben k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Kursdetails<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Wann:<\/strong> Wintersemester 2026\/27, w\u00f6chentlich dienstags von 10:15 bis 11:45 Uhr (insgesamt 90 Minuten pro Sitzung).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Wer:<\/strong> Die Veranstaltungen werden von Forschern des Lamarr-Instituts gehalten, darunter Professoren, Postdoktoranden und Doktoranden aus allen wissenschaftlichen Fachbereichen der Universit\u00e4t Bonn und der TU Dortmund.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Format und Aufbau: <\/strong>Die Veranstaltungsreihe zeichnet sich durch ein einzigartiges hybrides, standort\u00fcbergreifendes Format aus. Die Veranstaltungen finden abwechselnd als Pr\u00e4senzveranstaltungen an den beiden Hochschulstandorten statt und werden gleichzeitig live an den jeweils anderen Standort \u00fcbertragen, sodass eine parallele Teilnahme in Echtzeit an beiden Standorten m\u00f6glich ist.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Aufteilung der Inhalte: <\/strong>Das Programm deckt die zehn Hauptforschungsbereiche des Lamarr-Instituts ab, die w\u00f6chentlich oder zweiw\u00f6chentlich abwechselnd behandelt werden. Jedes Forschungsthema beginnt mit einem 45-min\u00fctigen einf\u00fchrenden \u00dcberblick, gefolgt von einem zweiten 45-min\u00fctigen Abschnitt, der sich auf Fachinhalte oder eine vertiefte Auseinandersetzung mit bestimmten Unterthemen konzentriert.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Vorlesungsplan<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>13. Oktober 2026 | Dortmund<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Resourcenbewusstes maschinelles Lernen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragender:<\/strong> Matthias Feurer (TU Dortmund) \u2013 <em>Titel TBA<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>20. Oktober 2026 | Dortmund<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Vertrauensw\u00fcrdige KI<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragender:<\/strong> Jakob Rehof (TU Dortmund) \u2013 <em>Titel TBA<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>27. Oktober 2026 | Bonn<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Hybrides maschinelles Lernen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Christian Bauckhage (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;Hybrid Machine Learning (motivated by a simple example)&#8220;<\/em><\/li>\n\n\n\n<li>Rams\u00e9s S\u00e1nchez (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;Amortizing Bayesian Inference: From Synthetic Data to Reasoning Agents&#8220;<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>03. November 2026 | Bonn<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Hybrides maschinelles Lernen<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Aurora Rossi (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;Characterizing Functional Connectivity Subnetwork Contributions in Narrative Classification with Shapley Values&#8220;<\/em><\/li>\n\n\n\n<li>Lorenz Sparrenberg (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;Model Inference on Commodity Hardware: The Impact of Quantization on LLMs&#8220;<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>10. November 2026 | Bonn<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Natural Language Processing<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragender:<\/strong> Florian Mai (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;Introduction to NLP&#8220;<\/em> &amp; <em>&#8222;Emergent Misalignment in Large Language Models&#8220;<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>17. November 2026 | Bonn<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Natural Language Processing<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Nicholas Kluge Correa (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;Lessons and Insights from Training a One-to-Many Language Model&#8220;<\/em><\/li>\n\n\n\n<li>Behzad Shomali (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>Titel TBA<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>24. November 2026 | Bonn<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Embodied AI<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sven Behnke (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;Introduction to Embodied Artificial Intelligence&#8220;<\/em><\/li>\n\n\n\n<li>Hermann Blum (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;Visual Learning for Robot Navigation&#8220;<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>01. Dezember 2026 | Bonn<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Embodied AI<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Sven Behnke (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;Vision-Language Action Models for Cognitive Robots&#8220;<\/em><\/li>\n\n\n\n<li>J\u00fcrgen Gall (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;Forecasting and Controllable Egocentric Video Generation&#8220;<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>08. Dezember 2026 | Bonn \/ Dortmund<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> AI in Life Sciences &amp; Healthcare<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Elena Xerxa &amp; Andrea Mastropietro (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>&#8222;AI in the Life Sciences: An Overview&#8220;<\/em><\/li>\n\n\n\n<li>Tian Liheng (TU Dortmund) \u2013 <em>Titel TBA<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>15. Dezember 2026 | Bonn<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> AI in Life Sciences &amp; Health<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende:<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Thomas Schultz (Universit\u00e4t Bonn) \u2013 <em>Titel TBA<\/em><\/li>\n\n\n\n<li>Diego Valderamma (Fraunhofer SCAI) \u2013 <em>Titel TBA<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>22. Dezember 2026 | Dortmund<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Planung &amp; Logistik<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende\/r:<\/strong> <em>TBA<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>12. Januar 2027 | Dortmund<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Physik<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragender:<\/strong> Christian Glaser (TU Dortmund) \u2013 <em>Titel TBA<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>19. Januar 2027 | Dortmund<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Physik<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende\/r:<\/strong> <em>TBA<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>26. Januar 2027 | Dortmund<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Industrie &amp; Produktion<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende:<\/strong> Rekha Prasad (TU Dortmund) \u2013 <em>Titel TBA<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>02. Februar 2027 | Bonn<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Thema:<\/strong> Menschenzentrierte KI-Systeme<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vortragende:<\/strong> Natalia Andrienko &amp; Gennady Andrienko \u2013 <em>Titel TBA<\/em><\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Lamarr Ringvorlesung bietet einen \u00dcberblick \u00fcber die neuesten Forschungsergebnisse im Bereich der triangul\u00e4ren KI, die einen datenintensiven Ansatz mit menschlichem Wissen und Kontext als zwei weitere leistungsstarke Intelligenzquellen kombiniert. 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