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Mittwoch, 26.11.2025

KI verstehen: Neue Termine für die JAI Lecture Series

Flyer

Was kann KI? Und was sollte ich darüber wissen? Die Antworten gibt es hier: Das Arqus Artificial Intelligence and Digital Transformation (AI&DT) Living Lab startet die dritte Ausgabe der Vortragsreihe zu künstlicher Intelligenz.

Man muss kein Experte und keine Wissenschaftlerin sein, um hier die Inhalte zu verstehen: Einfach und verständlich werden im Rahmen der Vortragsreihe alle möglichen Themen rund um künstliche Intelligenz in englischer Sprache erklärt. Alle Einheiten können online miterlebt werden – manche sogar live vor Ort!

Nach dem großen Erfolg der ersten beiden Ausgaben der JAI Lecture Series startet im Dezember die dritte Ausgabe des Formats. In drei Webinaren werden Expert:innen unterschiedlicher Arqus Unis ihr Wissen über Künstliche Intelligenz teilen. 

Wer dabei sein möchte, kann sich bereits jetzt für den ersten Vortrag unter diesem Link anmelden. 

Session 1: How Generative AI impacts Work and Study

Datum: 26. Jänner 2026 (Ersatztermin)

Uhrzeit: 16:00 (CEST)

Format: Online

Abstract: In this living lab lecture we explore how Generative Artificial Intelligence (GenAI) impacts Reseaerch and Teaching. We dive into specialized GenAI-based web applications for scientific [literature] research and for generating teaching materials. We look at pitfalls, potential ways to avoid them and good scientific practice.

Vortragender: Dr. Robert Haase, Universität Leipzig

Anmeldung: Unter diesem Link

 

Session 2: The mathematics behind generative AI models in imaging

Datum: 11. Februar 2026 

Uhrzeit: 15:00 (CEST)

Format: In-person & Online

Abstract: Generative AI models have revolutionized computational imaging. They enable unprecedented capabilities in consumer photography and visual content creation, and have also become the state of the art in scientific applications such as biomedical imaging.
In this talk, I will explain the mathematics behind generative AI models in imaging. We will discuss their probabilistic foundations and main working principles, potential pitfalls, how they can be tuned to specific imaging problems, and illustrate these ideas with real-world examples from Magnetic Resonance Imaging.

Vortragender: Prof. Dr. Martin Holler, Universität Graz

Anmeldung: Unter diesem Link

 

Session 3: TBA

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