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Herzlich Willkommen auf der Seite des Lehrstuhls für Reliable Machine Learning

Machine Learning Laptop
© colourbox.de

Der Lehrstuhl "Reliable Machine Learning" erforscht die Eigenschaften von Machine Learning Algorithmen. Angesichts des Erfolgs von Deep Learning Methoden in Anwendungen wie Bilderkennung, Spracherkennung und automatischer Übersetzung sind vor allem die Eigenschaften von Neuronalen Netzen von Interesse.

Auch wenn ein trainiertes neuronales Netz z.B. bei der Bilderkennung auf realen Daten sehr gute Ergebnisse liefert, wurde empirisch wiederholt eine Anfälligkeit für sogenannte "adversarial examples" festgestellt: Eine minimale (für den Menschen nicht wahrnehmbare) Änderung der Eingabedaten kann das neuronale Netz dazu bringen, eine falsche Ausgabe zu liefern.

Ein wichtiges Forschungsthema des Lehrstuhls ist deshalb, die Gründe für die Existenz solcher adversarial examples (also für die Instabilität von trainierten neuronalen Netzen) mathematisch zu verstehen, um aufbauend auf diesem Verständnis Methoden zu entwickeln, die beweisbar robuste neuronale Netze produzieren.

Die Forschung des Lehrstuhls wird auch im Rahmen des Emmy Noether Projekts "Stability and Solvability in Deep Learning" gefördert.

Forschungsthemen des Lehrstuhls für Reliable Machine Learning

Über uns

Prof. Voigtlaender stellt sich und den Lehrstuhl vor

Vorschaubild Felix Voigtlaender

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Neuigkeiten aus der Mathematik

Preliminary course for the incoming Data Science students

We offer a preliminary course for the incoming data science students, in which we will recall some basic knowledge of mathematics from school, but also introduce some new contents that should enable a smooth start with the regular lectures. In addition, incoming students can already get into contact with fellow students and the data science student representatives, and get to know the Ingolstadt campus and city of Ingolstadt. The course takes place from October 4th to October 13th at the WFI in Ingolstadt. It starts on October 4th, 2023 at 9:30 in NB 101 (located at the WFI, Ingolstadt campus, Auf der Schanz, https://www.ku.de/unileben/campus-und-umfeld/lageplan/ingolstadt-neubau). The course is not mandatory and there will be no ECTS from this course. However, we highly recommend participating in the course and ask incoming students to register for the course on KU.campus using your student's login details if possible. In KU.campus you can also find detailed information about the detailed dates/times and lecture halls.

Registration for further first semester courses is also already possible on KU.campus. The proposed schedule and further information can be found here: https://www.ku.de/en/mgf/studiengaenge/bachelor/data-science

In addition to the pre course, we offer an introductory session on October 17th from 10-12 in NB 301 at WFI in Ingolstadt, where we and representatives from various facilities of the university provide further necessary information about the study program. For this event no registration is necessary.

Finally, general information about the orientation days at KU can be found following the link below. The listed activities are continuously updated.

https://www.ku.de/studium/informationen-fuer-studierende/orientierungswochen/bachelor

If there are any open questions, please do not hesitate to contact the student's subject advisor Raphael Schulz (raphael.schulz(at)ku.de) or the program's spokes person Nadja Ray (nadja.ray(at)ku.de).

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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Der Lehrstuhl für Reliable Machine Learning ist Teil des Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
Finden Sie alle Informationen rund um das MIDS hier.