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Das Archiv bietet Ihnen ältere Ausgaben aus den Jahrgängen 2003 bis 2017 der Zeitschrift Wissenschaftsmanagement im PDF-Format kostenlos zum Download.

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Aktuelle Ausgaben

Die Publikation kommt im September 2019 mit einem Relaunch neu heraus. Print und Online werden eng verknüpft. Heute möchten wir Ihnen schon einmal die Neuerungen der Zeitschrift zusammenstellen; die Publikation erscheint künftig zweimal jährlich in sehr umfangreicher Form, erreicht das bisherige Seitenvolumen eines Jahres und wird broschiert verarbeitet. Das Online-Angebot wird zwischen den Erscheinungsterminen beider Ausgaben fortlaufend mit neuen und auch aktualisierten Artikeln ergänzt.

Ziel des Relaunchs ist es, die bewährte Linie im 24. Jahrgang der Zeitschrift „Aus der Praxis für die Praxis des Wissenschaftsmanagements“ durch Ergänzungen zu stärken: Wir möchten das Profil des Fachmagazins dadurch zusätzlich schärfen, indem wir den (1) traditionellen Management-Berichten wie bisher umfassende (2) Case-Beschreibungen (= Hilfe zur Selbsthilfe), fachliche (3) Überblicke aus den wissenschaftlichen Teildisziplinen des Managements für die Wissenschaft (= Review wissenschaftlicher Ergebnisse und Rechtsprechung) sowie ein (4) Peer-Consulting & Transfer (= Experten beraten im Peer Consulting Institutionen und Einzelne) hinzufügen.

Unser Motto lautet, nun leicht modifiziert: „Wissenschaftsmanagement – Entscheiden.Führen.Gestalten“.

Die Redaktionsplanung der ersten Ausgabe in Auszügen entnehmen Sie bitte der nebenstehenden News-Meldung.

Ihre Redaktion

Wissenschaftsmanagement Ausgabe 5/6/2017
Schwerpunkt:
Leaderschip in Science
Wissenschaftsmanagement Ausgabe 4/2017
Schwerpunkt:
Precision Medicine
Wissenschaftsmanagement Ausgabe 3/2017
Schwerpunkt:
Hochschulmanagement & Hochschulforschung
Wissenschaftsmanagement Ausgabe 2/2017
Schwerpunkt:
Ausgründung und Transfer in Deutschland
Wissenschaftsmanagement Ausgabe 1/2017
Schwerpunkt:
Optimierung der Rahmenbedingungen für F&E-Projekte
Wissenschaftsmanagement Ausgabe 6/2016
Schwerpunkt:
Change: Chancen und Grenzen des Einzelnen
special

State of the Art - Wissenschaftsmanagement für Institute, Hochschulen und Forschung

Wissenschaftsmanagement special Ausgabe 2/2013

Maschinelles und Tiefes Lernen: Der Motor für „KI made in Germany“

news

Tanja Rosenthal

Neues aus der Forschung

Maschinelles und Tiefes Lernen: Der Motor für „KI made in Germany“

Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz

Zum Wochenstart blicken wir auf die Plattform "Lernende Systeme" sowie auf das Whitpaper "Maschinelles und Tiefes Lernen - Der Motor für 'KI made in Germany'". Wir wünschen eine informative Lektüre. Kommen Sie gut in die neue Woche!

Bild: www.pixabay.com

Maschinelles und Tiefes Lernen: Der Motor für „KI made in Germany“
Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen und Tiefes Lernen (Deep Learning) – alle drei Begriffe sind zwar vielen aufgrund ihrer zunehmenden Verbreitung geläufig, allerdings wissen nur wenige, was genau diese Bereiche voneinander unterscheidet. Denn diese Begriffe sind nicht als Synonyme zu verwenden, vielmehr wird KI durch Fortschritte im Bereich des Maschinellen Lernens vorangetrieben. Tiefes Lernen stellt darüber hinaus den leistungsfähigsten Ansatz des Maschinellen Lernens dar. Somit sind Maschinelles sowie Tiefes Lernen Voraussetzung für bahnbrechende Durchbrüche in der KI und somit für ein innovationsstarkes Deutschland.

Für eine „KI made in Germany“ müsse daher die Forschung in diesen Bereichen intensiviert werden und der Transfer in die Wirtschaft verstärkt werden. Dies fordern Kristian Kersting und Volker Treps, Mitglieder der Plattform Lernende Systeme sowie Autoren des Whitepapers „Maschinelles und Tiefes Lernen – Der Motor für „KI made in Germany“. Neben der Stärkung der Expertise bei den Grundlagen und Verfahren des Maschinellen Lernens und Tiefen Lernens benennt das Whitepaper noch einige weitere Kompetenzen, die für eine Umsetzung von „KI made in Germany“ zentral sind. Hier sei auch der Ausbau der deutschen KI-Infrastruktur genannt – etwa durch Investitionen und in Form von Clustern, die das Maschinelle und Tiefe Lernen beispielsweise mit speziellen KI-Beschleunigern (wie GPU-/CPU-Cluster) unterstützen.

Eine stärkere Vernetzung der nationalen und europaweiten KI-Forschung seien laut der Experten ebenfalls, nicht zuletzt für den Wissenstransfer in die Praxis, erforderlich. Allerdings ist Maschinelles Lernen nicht der einzige Weg zu KI, denn in Zukunft werden zunehmend weitere relevante KI-Lösungen hinzukommen – auch in diesen Bereichen sollte die Expertise gestärkt werden. Am Ende des Whitepapers heißt es daher: „Durch interdisziplinäre Zusammenarbeit entlang der Wertschöpfungsketten im europäischen Kontext kann eine Forschung zu Künstlicher Intelligenz, Maschinellem Lernen und Tiefem Lernen zum Nutzen aller in Deutschland weiterwachsen und „KI made in Germany“ zu einem global sichtbaren Qualitätsmerkmal entwickelt werden.“

► Das Whitepaper ist hier (PDF) abrufbar.

► Zur Original-Pressemitteilung gelangen Sie hier.

 

Bild: www.pixabay.com