MIDS-LOGO

Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science

Über das Institut

network

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.

OvalClassifier

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.

Der neue Studiengang

KU Student meet Robi
BSc Data Science

Ab 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.

Das Team

Neuigkeiten

Prof. Dr. Carolin Kreisbeck - Inhaberin des Lehrstuhls für Mathematik-Analysis
TN Kreisbeck

Bitte beachten Sie: Durch Klicken auf die Bildfläche geben Sie Ihre Einwilligung, dass Videoinhalte von YouTube nachgeladen, Cookies von YouTube/Google auf Ihrem IT-System gespeichert und personenbezogene Daten wie Ihre IP-Adresse an Google weitergegeben werden. Klicken Sie nach Beendigung des Videoinhaltes auf ein anderes Video, öffnet sich in einem neuen Tab Ihres Browsers YouTube und erfasst weitere Daten von Ihnen. Weitere Informationen finden Sie in unseren Datenschutzhinweisen und unter Google Privacy.

Das MIDS bei TV Ingolstadt
TV.IN

Bitte beachten Sie: Durch Klicken auf die Bildfläche geben Sie Ihre Einwilligung, dass Videoinhalte von YouTube nachgeladen, Cookies von YouTube/Google auf Ihrem IT-System gespeichert und personenbezogene Daten wie Ihre IP-Adresse an Google weitergegeben werden. Klicken Sie nach Beendigung des Videoinhaltes auf ein anderes Video, öffnet sich in einem neuen Tab Ihres Browsers YouTube und erfasst weitere Daten von Ihnen. Weitere Informationen finden Sie in unseren Datenschutzhinweisen und unter Google Privacy.

AININ Podcast zum neuen Studiengang
Voigtlaender

Prof. Dr. Felix Voigtlaender erster Inhaber des Lehrstuhls für Reliable Machine Learning

Prof. Dr. Felix Voigtlaender ist an der KU erster Inhaber des neuen Lehrstuhls für Reliable Machine Learning. Dieser ist das Ergebnis einer…

(v.l.) Prof. Dr. Felix Voigtlaender, Prof. Dr. Georg Rosenfeld, Prof. Dr. Götz Pfander, Vizepräsident Prof. Dr. Jens Hogreve und Prof. Dr. Marcel Oliver

Neues Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science an KU gestartet

Mit ihrem neuen Mathematischen Institut für Maschinelles Lernen und Data Science (MIDS) will die KU dazu beitragen, die Potenziale von Digitalisierung…

Meilensteine

Veranstaltungen

Kontakt

Götz Pfander
Prof. Dr. Götz Pfander
Inhaber des Lehrstuhls Mathematik - Wissenschaftliches Rechnen | Sprecher Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science | Prodekan
Gebäude KG Bau B | Raum: KGB-110
Sprechstunde
nach Vereinbarung