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Das BZML wird eng mit dem Berlin Big Data Center (BBDC) unter der Leitung von Dr. Volker Markl, Professor für Datenbanksysteme und Informationsmanagement an der TU Berlin, zusammenarbeiten, der unter anderem auch als Co-Sprecher des BZML fungiert. "Das Team verbindet Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der Technischen Universität Berlin, der Freien Universität Berlin, der Humboldt-Universität zu Berlin, der Universität Potsdam, der Charité Universitätsmedizin sowie zahlreicher außeruniversitärer Forschungseinrichtungen", erklärt Klaus-Robert Müller die Struktur des BZML. Die Konzentration an Expertise in den Bereichen maschinelles Lernen, Datenanalyse, Statistik, Informationstheorie, Kommunikation, Optimierung, Sprachverarbeitung, Videoanalyse, Molekularbiologie und insbesondere Genetik, medizinische Bildverarbeitung, verteilte Systeme, Datenmanagement und Netze stellt eine inhaltliche und methodische Alleinstellung dar, die in dieser Form in Deutschland nur von diesem Konsortium abgebildet werden kann.
Ich möchte der Technischen Universität ausdrücklich danken, die eine wichtige Architektin in diesem Prozess war und ist. " Inhaltlich verfolgt das BIFOLD drei wesentliche Ziele: Spitzenforschung in den Bereichen Big Data und Maschinelles Lernen sowie an deren Schnittstellen, die Entwicklung von Technologien, Werkzeugen und Systemen, um das Thema KI in der Wissenschaft und der Wirtschaft fest zu verankern, die Aus- und Weiterbildung der in Berlin und weltweit dringend benötigten KI-Expertinnen und Experten. Weitere Informationen erteilen Ihnen gern: Stefanie Terp TU Berlin Stabsstelle Kommunikation, Events und Alumni Tel. : 030 314-23922 E-Mail: Matthias Kuder Pressesprecher für Wissenschaft und Forschung, Senatskanzlei Tel. : 030-9026-5010 E-Mail:
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"Das BZML beinhaltet vier Schwerpunkte", erläutert Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, "zum einen geht es darum, die theoretischen und algorithmischen Grundlagen des maschinellen Lernens weiter voranzutreiben und Berlin entsprechend im internationalen Wettbewerb zu positionieren. " Ein zweiter Schwerpunkt wird darin liegen, neue wissenschaftlich-technische Anwendungen des maschinellen Lernens zu erschließen. Dabei arbeiten die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sehr eng mit Kollegen aus der Medizin, der Kommunikation und den Digital Humanities zusammen. "Allen diesen Bereichen ist gemein, dass sie über eine Unmenge von unterschiedlich strukturierten, multimodalen Daten aus den verschiedenen Quellen verfügen, deren Informationen sinnvoll und vor allem auch nachvollziehbar fusioniert werden sollen. Auch wenn die Thematik der einzelnen Bereiche sehr unterschiedlich ist, sind die Fragestellungen an das maschinelle Lernen dabei sehr ähnlich", beschreibt Klaus-Robert Müller. Daraus ergibt sich auch der dritte Schwerpunkt, indem es darum geht, genuin neue Forschungsbeiträge in den interdisziplinären Bereichen Biomedizin, Kommunikation und Digital Humanities zu realisieren.
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