DAT 2023: Alles nur geklaut? Wie kreativ ist generative KI wirklich?

19. Dezember 2023

Wir laden herzlich ein zum Dortmunder Alumni-Tag 2023. Thematisch dreht sich die Vortragsveranstaltung um "Generative KI".

Wann: 26. Januar 2024, 16:00 Uhr
Wo: E 23, OH 14
Anmeldung: eine Anmeldung ist leider nicht mehr möglich; Sie sind aber auch unangemeldet herzlich willkommen.

Hinweis: Zusatzvortrag von Prof. Dr. Erich Schubert "Wie generative KI funktioniert und warum sie halluziniert"

Thema des DAT ist ”Generative KI” – eine Technologie, die seit Dezember 2022 enorme Aufmerksamkeit erfahren hat und in nie gekannter Geschwindigkeit viele Lebensbereiche zu revolutionieren scheint. Als Gastredner haben wir Prof. Dr. Wolfram Burgard gewinnen können.

Weitere Gastredner sind Dr. Johannes Neubauer, Business Unit Lead Development bei der adesso SE, und Dr. Frank Köhne, Leiter des F&E Bereichs der viadee GmbH. Weitere Programmpunkte werden u. a. der traditionelle Phoch5 Wettbewerb für Projektgruppen und die Verleihung des Dissertationspreises der Alumni sein. Die Titel und Abstracts der Vorträge finden Sie unten.

Wolfram Burgard ist Absolvent der Fakultät für Informatik und hat in Bonn promoviert. Er ist Leibniz-Preisträger, Mitglied der Heidelberger Akademie der Wissenschaften und wurde 2014 in die Forschungsgesellschaft Leopoldina gewählt. Er war viele Jahre Professor für Künstliche Intelligenz an der Universität Freiburg und wurde 2022 als Gründungs-Chair des Department Engineering der neu gegründeten Technischen Universität Nürnberg berufen.

Wir freuen uns auf eine spannende Veranstaltung!

Prof. Dr. Wolfram Burgard
Gründungsprofessor des Engineering Departments, TU Nürnberg, Alumnus Fakultät für Informatik

Probabilistic and Deep Learning Techniques for Robot Navigation and Automated Driving

For autonomous robots and automated driving, the capability to robustly perceive environments and execute their actions is the ultimate goal. The key challenge is that no sensors and actuators are perfect, which means that robots and cars need the ability to properly deal with the resulting uncertainty. In this presentation, I will introduce the probabilistic approach to robotics, which provides a rigorous statistical methodology to deal with state estimation problems. I will furthermore discuss how this approach can be combined using state-of-the-art technology from machine learning to deal with complex and changing real-world environments.

Wolfram Burgard is a distinguished Professor of Robotics and Artificial Intelligence at the University of Technology Nuremberg where he serves as Founding Chair of the Engineering Department. Until 2021, he held the position of Professor of Computer Science at the University of Freiburg, where he established the renowned research lab for Autonomous Intelligent Systems.

Wolfram Burgard received his Diploma degree at the department of Informatics at TU Dortmund and his doctorate at the University of Bonn. He has published over 350 papers and articles in the field of robotics and artificial intelligence. In 2009, he was honored with the Gottfried Wilhelm Leibniz Prize, the most prestigious research award in Germany. He is a member of the Heidelberg Academy of Sciences and the German Academy of Sciences Leopoldina.

Dr. Johannes Neubauer

adesso SE, Alumnus Fakultät für Informatik

Software-Engineering on Steroids: wie LLMs Software verbessern

LLM und GenAI ist in aller Munde. Es wird viel darüber diskutiert, wie diese Technologien ganze Berufsfelder übernehmen könnten. Insbesondere neuere Meldungen, wie z.B. Gerüchte über den Q*-Algorithmus, den OpenAI aktuell entwickeln soll, wird laut Berichterstattung unweigerlich in AGI (artificial general intelligence) mit einem Bewusstsein resultieren. Auch Du drohst dadurch obsolet zu werden. Wie realistisch das ist, bleibt abzuwarten. Wir wollen uns in diesem Vortrag lieber damit beschäftigen, was aktuell schon möglich ist, um Anwendungen und Apps signifikant zu verbessern, indem LLM mit dem „guten alten Software-Engineering“ verheiratet wird.

Johannes Neubauer leitet den Entwicklungsbereich NRW für die Business Line "Cross Industries" für branchenübergreifende Individualentwicklung bei der adesso SE. Er hat über 20 Jahre Erfahrung im IT-Bereich und ist sowohl in der IT-Dienstleistung als auch in der Forschung tätig gewesen. Im Jahr 2014 hat er promoviert. In vielen Softwareprojekten hat Johannes branchenübergreifend Erfahrungen in verschiedenen Rollen (Angebotsmanager, Software Engineer, Software Architekt, Requirements Engineer, Scrum Master und Projektmanager) gesammelt. Fachlich hat er insbesondere die Themen Cloud, mobile Anwendungen und Microservices vorangetrieben.

Dr. Frank Köhne
viadee AG

Als KI Sprachmodell kann ich Ihre Erwartungshaltung verzerren – LLMs in der Praxis

ChatGPT und Co. haben moderne KI-Verfahren sehr viel Sichtbarkeit gegeben und Potenziale aufgezeigt. Der Vortrag bietet Einblick in die Erkenntnisse aus mehreren Projekten vom Typ "chat-with-your-data" und bewertet aktuelle Herausforderungen und Entwicklungen. Denn die Erfahrung zeigt: Oft gilt es zunächst der Erwartungsinflation zu entkommen und einen Qualitätsmaßstab für die von LLMs erzeugten Ergebnisse zu etablieren.

Frank Köhne leitet den F&E-Bereich Data Science der viadee Unternehmensberatung AG. Nach seiner Promotion in Stuttgart zur Verhandlungsführung im Internet gestaltet er seit 2008 aus Münster die Zusammenarbeit der viadee mit den regionalen Hochschulen. Gleichzeitig sammelte er Projekterfahrung im Versicherungsbereich, in Handel, Logistik und Industrie. Seit Anfang 2023 koordiniert er das Forschungskonsortium Change.WorkAROUND, bei dem es um die Verbesserung der Wandlungsfähigkeit von Geschäftsprozessen durch KI, Process Mining und Organisationsstrukturen geht.

Prof. Dr. Erich Schubert

TU Dortmund

Wie generative KI funktioniert und warum sie halluziniert

Erich Schubert studied mathematics and computer science at Ludwig-Maximilians-University (LMU) Munich, received his PhD degree at Ludwig-Maximilians-University in the topic of outlier detection in high-dimensional data. From 2016 to 2018 he worked as a postdoc and substitute professor at Heidelberg University. Since then, he is professor for data mining at TU Dortmund. His research focuses on unsupervised learning, especially cluster analysis, anomaly detection and text mining as well as database techniques to accelerate such analysis processes.