Doktorandenkolloquium
Kernelement des KI und Data Science-Promotionsprogramms ist das Doktorandenkolloquium als vertiefende fachliche Veranstaltung. Es findet regelmäßig (wöchentlich während der Vorlesungszeit, nach Bedarf außerhalb der Vorlesungszeit) statt und dient dem fachlichen Austausch und der Vorstellung inhaltlicher Teilergebnisse aus der Promotion. Das Kolloquium wird gemeinsam mit dem PK NRW durchgeführt.
Im Gegensatz zu den im Doktorandenseminar behandelten Themen, die als allgemeinverständlich bezeichnet werden können, werden im Doktorandenkolloquium spezielle, tiefergehende Ergebnisse diskutiert. Es werden Algorithmenentwicklungen, Ergebnisse aus detaillierten Benchmarkstudien oder spezielle Anwendungen ("Unterwasser-Objekterkennung", "Prognose von Intensivbetten" o.ä) besprochen.
Das Kolloquium wird gemeinsam mit der Abteilung "Informatik und Data Science" des PK NRW durchgeführt und steht allen Doktoranden, die im IDE+A betreut werden, offen. Externe Interessenten können am Doktorandenseminar teilnehmen.
| Tag | Zeit | Thema | Referent | Ort | Bemerkung |
|---|---|---|---|---|---|
| 20.03.2024 | 10:00 |
A Novel Ranking Scheme for the Performance Analysis of Stochastic Optimization Algorithms using the Principles of Severity |
1522 |
Intern | |
| 06.04.2024 | 11:00 | Predictive quality control and machine parameter optimization | Richard Scholz | 1522 | Intern |
| 18.04.2024 | 11:00 |
Insight and brainstorming on the dissertation topic |
1522 | Intern | |
| 27.06.2024 | 10:00 | Online-Anomalieerkennung mit Mondrian Forest | Richard Schulz | 1522 |
Intern |
| 04.07.2024 | 10:00 | Vorstellung der Forschungsergebnisse aus dem Bereich Explainable AI | Alexander Hinterleitner | 1522 | Intern |
| 18.07.2024 | 10:00 | Vorstellung von SPOTGui | Prof. Dr. Bartz-Beielstein | 1522 | Intern |
| 25.07.2024 | 10:00 | Vorstellung der aktuellen Forschungsergebnisse - PINNs | Alexander Subbotin | 1522 | Intern |
| 01.08.2024 | 10:00 | Predictive quality control and machine parameter optimization - Kolloquium der Masterarbeit | Richard Scholz | 1522 |
Intern
|
| 22.1.2026 | 10:30 |
Development of a data-driven model for predicting the reliability of heating systems |
Ahmed Qarqour | 1518 | |
| 11.6.2026 | 10:30 | Hybrid Modeling Approach for Pyrolysis Coils Condition Mo- nitoring |
Aleksandr Subbotin | 1518 | |
| 23.7.2026 | 10:30 | An AI-Assisted Computational Framework for Intentional Mistuning and Aeroelastic Optimization of Blisks | Nadir Nadirov | 1518 |