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As I see IT – Der Wissenschaftspodcast des Saarland Informatics Campus

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„As I see IT” ist der Wissenschaftspodcast des Saarland Informatics Campus. In persönlichen Gesprächen mit den Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern des SIC geht es um Menschen, Forschung und Innovative Entwicklungen an unserem Campus – persönlich, verständlich und spannend präsentiert.

Die Folgen erscheinen während des Wintersemesters in monatlichem Rhythmus auf verschiedenen Podcast-Plattformen sowie auf dieser Webseite. Es moderiert Wissenschaftskommunikator Philipp Zapf-Schramm.

Trailer - As I see IT

von Saarland Informatics Campus

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Trailer - As I see IT

von Saarland Informatics Campus

EPISODEN

Episode 1

Wie funktionieren eigentlich bildgenerierende KIs?

Gast: Prof Dr. Christian Theobalt
Anwendungen wie Midjourney, Stable Diffusion, DragGAN und Dall E sind zurzeit in aller Munde – sie nutzen Künstliche Intelligenz, um aus dem Nichts beeindruckende Bilder zu generieren oder vorhandene scheinbar ganz einfach zu verändern. Solche Systeme bergen gleichermaßen Herausforderungen und Chancen. In dieser Podcast-Episode werfen wir einen Blick hinter die Kulissen Bild-generierenderKünstlicher Intelligenzen, diskutieren Risiken und Potenziale und untersuchen, wie diese Technologie sinnvoll und sicher eingesetzt werden kann.

Weitere Informationen:
Abteilung Visual Computing and Artificial Intelligence von Christian Theobalt

Saarbrücken Research Center for Visual Computing, Interaction and Artificial Intelligence als strategische Forschungspartnerschaft mit Google

Episode 1

Wie funktionieren eigentlich bildgenerierende KIs?

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Gast: Prof Dr. Christian Theobalt
Anwendungen wie Midjourney, Stable Diffusion, DragGAN und Dall E sind zurzeit in aller Munde – sie nutzen Künstliche Intelligenz, um aus dem Nichts beeindruckende Bilder zu generieren oder vorhandene scheinbar ganz einfach zu verändern. Solche Systeme bergen gleichermaßen Herausforderungen und Chancen. In dieser Podcast-Episode werfen wir einen Blick hinter die Kulissen Bild-generierenderKünstlicher Intelligenzen, diskutieren Risiken und Potenziale und untersuchen, wie diese Technologie sinnvoll und sicher eingesetzt werden kann.

Weitere Informationen:
Abteilung Visual Computing and Artificial Intelligence von Christian Theobalt

Saarbrücken Research Center for Visual Computing, Interaction and Artificial Intelligence als strategische Forschungspartnerschaft mit Google

Episode 2

Was sind eigentlich Large Language Models?

Gast: Prof. Dr. Vera Demberg
Sprachmodelle wie ChatGPT oder Googles Bard erregen momentan viel Aufmerksamkeit. Sie werden als revolutionäre Innovationen gepriesen, stoßen aber auch auf große Skepsis und Ängste. In dieser Podcast-Folge beleuchten wir genauer, was diese Modelle wirklich leisten können, diskutieren ihre Möglichkeiten und Herausforderungen und fragen uns, was sie mit uns als Gesellschaft machen könnten.

Weitere Informationen:
Lehrstuhl Informatik und Computerlinguistik von Vera Demberg

Aktuelles ERC-Projekt von Vera Demberg

Episode 2

Was sind eigentlich Large Language Models?

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Gast: Prof. Dr. Vera Demberg
Sprachmodelle wie ChatGPT oder Googles Bard erregen momentan viel Aufmerksamkeit. Sie werden als revolutionäre Innovationen gepriesen, stoßen aber auch auf große Skepsis und Ängste. In dieser Podcast-Folge beleuchten wir genauer, was diese Modelle wirklich leisten können, diskutieren ihre Möglichkeiten und Herausforderungen und fragen uns, was sie mit uns als Gesellschaft machen könnten.

Weitere Informationen:
Lehrstuhl Informatik und Computerlinguistik von Vera Demberg

Aktuelles ERC-Projekt von Vera Demberg

Episode 3

Was ist eigentlich verständliches Computing?

Gast: Prof Dr. Holger Hermanns
Ob es darum geht, neue Musikempfehlungen zu bekommen, oder zu verstehen, wie ein autonomes Fahrzeug seinen Weg findet: Dahinter stecken Algorithmen, die uns bei Entscheidungen unterstützen, oder diese sogar für uns treffen. Doch wie diese Algorithmen zu ihren Ergebnissen kommen, ist nicht immer klar und leicht verständlich. In dieser Podcast-Episode richten wir den Blick auf die Forschung, die sich damit beschäftigt, diese Prozesse transparenter und nachvollziehbarer zu machen – um so die Vertrauenswürdigkeit und den Nutzen dieser Software für uns alle zu erhöhen. 

Weitere Informationen:
Lehrstuhl „Dependable Systems and Software“ von Prof. Dr. Holger Hermanns 

Webseite des Transregionalen Sonderforschungsbereichs „Grundlagen verständlicher Softwaresysteme“  

Projektwebsite „LolaDrives“

Episode 3

Was ist eigentlich verständliches Computing?

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Gast: Prof Dr. Holger Hermanns
Ob es darum geht, neue Musikempfehlungen zu bekommen, oder zu verstehen, wie ein autonomes Fahrzeug seinen Weg findet: Dahinter stecken Algorithmen, die uns bei Entscheidungen unterstützen, oder diese sogar für uns treffen. Doch wie diese Algorithmen zu ihren Ergebnissen kommen, ist nicht immer klar und leicht verständlich. In dieser Podcast-Episode richten wir den Blick auf die Forschung, die sich damit beschäftigt, diese Prozesse transparenter und nachvollziehbarer zu machen – um so die Vertrauenswürdigkeit und den Nutzen dieser Software für uns alle zu erhöhen. 

Weitere Informationen:
Lehrstuhl „Dependable Systems and Software“ von Prof. Dr. Holger Hermanns 

Webseite des Transregionalen Sonderforschungsbereichs „Grundlagen verständlicher Softwaresysteme“  

Projektwebsite „LolaDrives“

Episode 4

What is Fairness in Machine Learning?

Guest: Prof. Dr. Isabel Valera
Systems based on machine learning are the invisible helpers of our time. They are used in many, sometimes very critical areas - for example, such systems are involved in deciding who gets a loan, who gets a job or even in sensitive decisions in the criminal justice system. But how fair are these digital decision-makers? This podcast episode takes a closer look at ML systems, discusses their challenges and how such systems can be made better and fairer.

Further Information:

Prof. Dr. Isabel Valera’s Machine Learning Group (https://machinelearning.uni-saarland.de/)

More info on the ERC Starting Grant “Society Aware Machine Learning” (https://machinelearning.uni-saarland.de/society-aware-ml/)

Episode 4

What is Fairness in Machine Learning?

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Guest: Prof. Dr. Isabel Valera
Systems based on machine learning are the invisible helpers of our time. They are used in many, sometimes very critical areas - for example, such systems are involved in deciding who gets a loan, who gets a job or even in sensitive decisions in the criminal justice system. But how fair are these digital decision-makers? This podcast episode takes a closer look at ML systems, discusses their challenges and how such systems can be made better and fairer.

Further Information:

Prof. Dr. Isabel Valera’s Machine Learning Group (https://machinelearning.uni-saarland.de/)

More info on the ERC Starting Grant “Society Aware Machine Learning” (https://machinelearning.uni-saarland.de/society-aware-ml/)