Im Frühjar 2022 hat die KU Eichstätt-Ingolstadt ihr neues Institut für Maschinelles Lernen und Data Science in Ingolstadt eröffnet.
Es ist ein zentraler Baustein bei der Etablierung eines Schwerpunktes in Digitalisierung an der KU. Am Institut werden wissenschaftliche Grundlagen geschaffen - und in Studiengängen vermittelt - die helfen das Potential der Digitalisierung auszuschöpfen. Ansätze, die hier verfolgt werden, betreffen zum Beispiel die dringend nötige Entwicklung mathematischer Grundlagen, die es erlauben, Erfolgsgarantien für Algorithmen des Maschinellen Lernens zu etablieren. Solche ermöglichen die Verwendung von neuartigen, extrem leistungsstarken Verfahren des Maschinellen Lernens in medizinischen und sicherheitsrelevanten Anwendungen. Ein weiteres zentrales Ziel ist es, Möglichkeiten zu schaffen, das Potential der Digitalisierung in individuellen Datensphären lokal auszuschöpfen und eine sicherheitsbedenkliche Verarbeitung sensibler Daten auf zentralen Großrechnern, also in der Cloud, zu meiden.
Digitale Daten und Medien sind heute allgegenwärtig. Die Digitalisierung steht erst am Anfang; Sie beginnt nun zunehmend, sämtliche Aspekte unseres Lebens zu durchdringen und neu zu gestalten. Ihr riesiges, bisher nur ansatzweise genutztes Potential gewinnbringend einzusetzen und sie dabei verantwortungsbewusst weiterzuentwickeln, ist eine der zentralen Herausforderungen unserer Zeit. Dieser wird sich das Mathematische Institut für Maschinelles Lernen und Data Science der Katholischen Universität Eichstätt-Ingolstadt widmen.
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Seit dem Wintersemester 2022/2023 bietet das MIDS an der KU einen völlig neuen Studiengang an. Am Standort Ingolstadt werden in einer historischen Umgebung zukunftorientierte Themen gelehrt.
Alle Informationen zum Bachelor Studiengang Data Science finden Sie auf der Seite des Studiengangs sowie auf der Seite der Studienberatung.
Postadresse:
Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt
MIDS
Auf der Schanz 49
85049 Ingolstadt
Besucheradresse:
Hohe-Schul-Straße 5
85049 Ingolstadt
Sekretariat: 1. Stock, Raum 103
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