Keynote: Können Rechner sehen und Sprache verstehen?

Location Tagungshotel NH Collection Nürnberg
Anbieter Prof. Dr. Joachim Hornegger
Termin

Do  16.04.   10:00-11:15 Uhr (1h15)
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Teilnehmerzahl Max. 120 Teilnehmer
Rollstuhl Diese Veranstaltung ist rollstuhltauglich
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© Universität Erlangen

Die Mustererkennung beschäftigt sich mit Algorithmen zur Sensordatenanalyse. Anwendungen sind die Bildanalyse, das Rechnersehen oder die Spracherkennung. Der Vortrag gibt einen kurzweiligen Überblick über den Stand der Technik, beschreibt jüngere Erfolge und zeigt die Grenzen der KI-Technologie auf.

Joachim Hornegger studierte Informatik mit Nebenfach Mathematik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und promovierte 1996 mit einer Arbeit zur statistischen Objektmodellierung und -erkennung. Von 1997 bis 1998 war Prof. Hornegger Gastwissenschaftler im AI-Lab am Massachusetts Institute of Technology (M.I.T.) und im Robotics Lab der Stanford University.

Nach dem Auslandsaufenthalt wechselte er in die Industrie und wurde Entwicklungsingenieur bei Siemens Medical Solutions. Im Jahr 2001 übernahm er im Geschäftsgebiet „Angiographie- und Röntgensysteme“ die Leitung für die Medizinische Bildverarbeitung und 2003 die Gesamtverantwortung für die Bildsystementwicklung. Im Rahmen des Managementtrainings bei Siemens hat er ergänzend zu seiner Informatikausbildung einen Abschluss in „Advanced Management“ an der Duke University erworben.

2005 übernahm Joachim Hornegger den Lehrstuhl für Mustererkennung an der Technischen Fakultät und wurde Zweitmitglied der Medizinischen Fakultät der FAU. Von 2009 bis 2011 engagierte er sich als Prodekan für Informatik; von 2011 bis 2015 gehörte Joachim Hornegger der Universitätsleitung als Vizepräsident an. Sein Verantwortungsbereich umfasste vor allem die Forschung sowie den wissenschaftlichen Nachwuchs. Seit 2015 ist Joachim Hornegger Präsident der FAU.

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Referent Joachim Hornegger


Das eigene Foto wurde uns vom Referenten freundlicherweise für diese Webseite zur Verfügung gestellt.

EventID: 212