Prof. Dr. Sarah Friedrich h?lt in dieser Reihe einen Vortrag am 29.11.2023, 17:30 Uhr
Titel: "From Data to Insights: Die Rolle der Statistik in der Künstlichen Intelligenz"
Veranstaltungsort: H?rsaal 1019 W, MRM-Geb?ude, Am Technologiezentrum 8, 86159 Augsburg

Kontakt:
Kerstin Schl?gl-Flierl (Professur für Moraltheologie, KThF)
Alina Lorenz (Lehrbeauftragte für digitale Ethik, FAI)

Am Donnerstag, den 21. Juli 2022 finden die Antrittsvorlesungen von Frau Prof. Dr. Sarah Friedrich (Ordinaria für Mathematical Statistics and Artificial Intelligence in 新万博体育下载_万博体育app【投注官网】icine) und Herrn Prof. Dr. Stefan Gro?kinsky (Professor für Mathematik Stochastik und ihre Anwendungen) im H?rsaal 1002 im H?rsaalzentrum Physik statt. 17:30 Uhr startet Prof. Gro?kinsky mit dem Vortrag ?The Winner Takes It All – Eine Irrfahrtdurch die Stochastische Modellierung von Aggregationsph?nomenen“. 18:15 folgt der Vortrag von Prof. Friedrich ?Statistik und KI –Bridging the Gap“. Im Anschluss findet im Foyer ein Empfang statt.

Der F?rderpreis Biometrie der Deutschen Gesellschaft für 新万博体育下载_万博体育app【投注官网】izinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) wurde an Jasmin Rühl verliehen. In ihrer Masterarbeit "General Independent Censoring in Event-Driven

Trials with Staggered Entry" wies Frau Rühl nach, dass ereignisgetriebene klinische Studien mittels modernen Ereigniszeitmethoden basierend auf Z?hlprozessen analysiert werden k?nnen, derartige Techniken jedoch für eine valide Analyse auch notwendig sind. Ein aktuelles Beispiel für die Relevanz der Ergebnisse? sind COVID-19 Impfstudien. Derartige Studien werden - ereignisgetrieben - nach einer vorab festgelegten Anzahl von beobachteten COVID-19 Erkrankungen ausgewertet, was u.a. die relative Erkrankungsh?ufigkeit nach oben beschr?nkt. Konkret auf die publizierten COVID-19 Impfstudien angewendet, besagen die Ergebnisse von Frau Rühl, dass die publizierten Kaplan-Meier Grafiken eine Interpretation als Erkrankungswahrscheinlichkeit haben, nicht aber die berichteten relativen H?ufigkeiten.