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Herzlich Willkommen auf der Seite des Lehrstuhls für Wissenschaftliches Rechnen

Die Arbeitsgruppe Wissenschaftliches Rechnen arbeitet an der Entwicklung und Untersuchung von Verfahren in der Data Science, insbesondere solchen basierend auf angewandter Harmonischen Analysis und der Funktionalanalysis. Fokusthemen inkludieren Signalverarbeitung, Informationstheorie, Abtasttheorie, Zeit-Frequenz Analyse, Quanitisierung und Maschinelles Lernen.

Die Arbeitsgruppe entwickelt zum Beispiel  effizienter Methoden zum Zusammensetzen (Synthetisieren) oder Zerlegen (Analysieren) von Funktionen oder Operatoren in gut verstandene Grundbausteine. Die Analyse bedarf die anwendungsabhängige Wahl der Grundbausteine und auf der stabilen Bestimmung des Gewichts jedes Bausteins in einem gegebenen Signal. Zum Beispiel kann ein Bild in rote, grüne und blaue Bereiche unterschiedlicher Intensität zerlegt werden. Die duale Operation ist die Synthese von Signalen. Mit denselben Bausteinen wie im Analyseschritt können wir Signale und Transformationen komponieren, oder hilfreich modifizierten Koeffizienten aus dem Analyseschritt nutzen um Signale zu rekonstruieren. In Bezug auf oben genanntes Beispiel, können wir ein Bild zeichnen, indem wir die Rot-, Grün- und Blaufelder und deren Intensitäten, d.h., deren Koeffizienten frei wählen.

Über uns

Neuigkeiten aus der Mathematik

Teilnahme am Digi:Werk10

Beim DigiWerk10, einer Netzwerkveranstaltung des KUS in Reichertshausen (Landkreis Pfaffenhofen) war auch das Mathematische Institut für maschinelles Lernen und Data Science (MIDS) der Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt vertreten. Mitarbeitende und Studierende präsentierten aktuelle Arbeiten aus den Bereichen Data Science, KI und wissenschaftliches Machine Learning. Vertreten waren unter anderem Dr. Felix Bartel, Dr. Jörg Steinwagner sowie die am Lehrstuhl von Prof. Tijana Janjić studierenden Elisabeth Schönau und Andrei Dolmatov.

Die Veranstaltung zeigte zugleich den praxisnahen Ansatz des MIDS und der KU im Austausch mit regionalen Partnern. Gemeinsam mit der Firma Aixelo wurde sichtbar, wie Kooperationen zwischen Universität und Industrie bereits im Studium gelebt werden. So absolvierte Minh Tran, ein Student des MIDS  ein Praktikum bei Aixelo und stellte gemeinsam mit dem Firmeninhaber Christoph Kreisbeck die Ergebnisse dieser Zusammenarbeit vor. Der Austausch verdeutlichte, wie wissenschaftliche Methoden aus KI und Data Science in konkrete industrielle Anwendungen übertragen werden können.

Mit Formaten wie DigiWerk10 engagieren sich das MIDS und die KU aktiv in der Region10 und stärken die Vernetzung zwischen Forschung, Studierenden, Unternehmen und gesellschaftlichen Akteuren.

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

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Der Lehrstuhl für Wissenschaftliches Rechnen ist Teil des neu gegründeten Mathematischen Instituts für Maschinelles Lernen und Data Science, kurz MIDS.
Finden Sie alle Informationen rund um das MIDS hier.

Eröffnung des MIDS

Vorschau Eröffnung MIDS

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