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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.

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Neuigkeiten aus der Mathematik

Tourism Technology Festival

am 09. und 10. November fand in Salzburg, Österreich das Tourism Technology Festival 2.0, ein Hackaton statt. 

Von der KU nahmen an diesem Event Denis Hoti, Ali Guliyev, Lukas Lang, Jakub Wisniewski, Southik Banarjee und Veronika Rybak vom Studiengang Data Science teil.. 

Insgesamt gab es fünf unterschiedliche Aufgabenstellungen zum Thema Tourismus. Das Team der KU entschied sich für die Challenge "Travel personalization by culture and personality" und lösten die Aufgabe mithilfe der Implementierung von KI- und Machine-Learning-Lösungen. Sie generierten ein Model, dass sie mithilfe der bereitgestellten Daten trainieren konnten. So entwickelten Sie eine Lösung, die dem Touristen die beste Reiseroute für Österreich aufzeigt. 

Nach 24 Stunden des Programmierens erfolgt ein 15minütiges Interview durch die Jury. Am Ende gewannen die KU-Studenten den „Bestes Open Source“ Preis. Dieser wird an das Team mit der besten technischen Leistung und der besten Dokumentation verliehen.

Das gesamte MIDS gratuliert sehr herzlich!

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

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