02.08.2023
Reliable AI
TUM und LMU eröffnen Zuse School relAI
Autor: Bernhard Lauer
© Andreas Heddergott / TU Muenchen
Die Technische Universität München (TUM) und die Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) München starten die Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI).
Aspekte wie Sicherheit und Wahrung der Privatsphäre sind wesentliche Voraussetzungen für den Einsatz von KI. Denn mangelnde Zuverlässigkeit führt regelmäßig dazu, dass KI-Technologien auf fehlende Akzeptanz in Gesellschaft und Industrie stoßen.
Stephan Günnemann, Gründungsdirektor der Konrad Zuse School relAI, Executive Direktor des Munich Data Science Institutes und Professor für Data Analytics and Machine Learning an der TUM: "Mit relAI wollen wir neben der Ausbildung von KI-Experten die internationale Sichtbarkeit von Deutschland und insbesondere München als KI-Standort weiter stärken. Wir wollen München attraktiv machen für internationale Talente, um so Fachkräfte für die wachsende KI-Industrie zu gewinnen".
Ausbildung und Forschung stehen im Fokus
Die Zuse School relAI bietet für Masterstudierende und Promovierende der TUM und LMU ein individuelles Weiterbildungs- und Forschungsprogramm in Ergänzung zu den bestehenden Lehrveranstaltungen an.
Die Zuse School relAI bietet für Masterstudierende und Promovierende der TUM und LMU ein individuelles Weiterbildungs- und Forschungsprogramm in Ergänzung zu den bestehenden Lehrveranstaltungen an.
Gitta Kutyniok, Gründungsdirektorin der Konrad Zuse School relAI und Professorin für mathematische Grundlagen der künstlichen Intelligenz an der LMU: "Unsere Studierenden und Promovierenden profitieren von der Expertise der beiden Exzellenzuniversitäten und werden durch verschiedene Module in der Ende-zu-Ende-Entwicklung zuverlässiger KI-Systeme geschult. Zurzeit betreuen wir acht Masterstudierende und 20 Promovierende. Jedes Jahr können wir 15 Masterplätze und zehn Promotionsstellen vergeben".
Die Forschungsschwerpunkte der Zuse School relAI kombinieren mathematische und algorithmische Grundlagen mit den Anwendungsbereichen Medizin und Gesundheitswesen, Robotik und interagierende Systeme sowie algorithmische Entscheidungsfindung. Jeder dieser vier Bereiche deckt dabei zentrale Themen zuverlässiger KI ab: Safety, Security, Privacy und Responsibility.
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