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Künstliche Intelligenz – wo sollte man dies am besten studieren?
Bildungsquerulantin
Kurator'in für: Fundstücke Volk und Wirtschaft
Dr. Anja C. Wagner beschäftigt sich mit globaler Transformation im digitalen Wandel. Sie gilt als kreative Trendsetterin und bezeichnet sich selbst als Bildungsquerulantin. Inhaltlich kreist sie um User Experience, Bildungspolitik, Arbeitsorganisation und unserer Zukunft in einer vernetzten Gesellschaft. Mit dem Unternehmen FrolleinFlow GbR bietet sie heute Studien, Vorträge, Consulting und verschiedene Online-Projekte an.
Sepp Hochreiter, deutscher Informatik-Professor an der Justus-Kepler Universität Linz, wurde 2018 zum Österreicher des Jahres im Feld Forschung gewählt.
"Zu seinen Forschungsschwerpunkten zählen [laut Wikipedia und zur Einordnung hier] verschiedene Verfahren des Maschinellen Lernens, unter anderem Deep Learning, Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning) und Representational Learning sowie Biclustering, Matrix-Faktorisierung und statistische Verfahren. Außerdem beschäftigt er sich mit Data-Mining und Computerlinguistik (Natural Language Processing)."
In dem verlinkten Podcast beschäftigt man sich grundsätzlich mit KI in der Industrie. Die Mission lautet: Künstliche Intelligenz und Machine Learning zu entmystifizieren, um Industrieanwender*innen für diese Technologien zu begeistern.
Die Frage, die sie Sepp Hochreiter in dieser Folge stellen, lautet, welche zehn Hochschulen er Studierenden weltweit zur Ausbildung empfehlen würde, um beste Startbedingungen für KI zu erlangen. Und damit sind wir im Epizentrum der Zukunft der Arbeit gelandet.
Seine Hitliste ist überraschend, wenngleich man diese nicht unbedingt als Ranking begreifen sollte (die Uni an Platz 10 ist nicht unbedingt schwächer als Rang 4, kommt halt auf die gewünschte Schwerpunktsetzung an). Aber sucht mal die deutschen Hochschulen ...
- 10. University of Cambridge
- 9. Université de Montréal
- 8. Carnegie Mellon University
- 7. MIT Massachusetts Institute of Technology
- 6. New York University
- 5. Aalto University Helsiniki
- 4. University of Amsterdam
- 3. Justus-Kepler-Universität Linz
- 2. Universität Tübingen (ggf. auch TU Berlin)
- 1. ETH Zürich
Wegen der Begründungen solltet Ihr die Podcastfolge hören. Schon interessant – auch warum die technischen Universitäten aus Deutschland und Asien nicht genannt wurden. Ich könnte mir zusätzlich vorstellen, für die deutschen Forscher*innen an deutschen Hochschulen ist der Machine Learning-Ansatz viel zu schwach, profan und pragmatisch – man arbeitet dort an Höherem. Für irgendwann in der Zukunft ;-)
Quelle: Robert Weber kipodcast.de
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