The International Telecommunication Union (ITU) is launching the fourth edition of the GeoAI Challenge, inviting students and professionals worldwide to tackle real‑world geospatial problems using artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to support advance solutions to solve global challenges.
This session introduces the challenge problem statement “Reaching new heights with GeoFM embeddings”, developed in cooperation with the European Space Agency (ESA) Φ‑lab Challenges, KTH Royal Institute of Technology, Politecnico di Milano, and the Group on Earth Observation (GEO).
The project represents an important first step toward building a global open dataset of Digital Surface Models (DSM), Digital Terrain Models (DTM), and ground‑cover categories derived solely from open satellite imagery. Participants will train models on selected regions and assess their ability to generalize across diverse geographical areas. Such datasets enable a wide range of SDG‑relevant applications.
For ITU, global geospatial datasets are essential to improve the accuracy of ITU‑R radio‑wave propagation prediction methods, which support spectrum sharing studies, radio‑interference assessment, and coverage estimation for point‑to‑area services such as mobile and broadcasting systems.
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Climate variability and weather extremes pose profound challenges for prediction, preparedness, and resilience. Traditional approaches often rely on predefined indices or supervised learning methods, which can overlook unexpected patterns or reinforce biases inherent in labeled datasets. This keynote explores how unsupervised learning techniques can uncover hidden patterns in high-dimensional climate data. I will highlight recent innovations that adapt established methods to reveal properties not captured by conventional architectures, offering new perspectives on modes of variability and extreme events. For instance, a knowledge-guided autoencoder can disentangle distinct Pacific climate modes with differing spectral signatures, while a custom hyperparameter search can optimize self-organizing maps to produce smooth, interpretable pathways among weather regimes. Together, these advances help uncover processes and mechanisms that may underlie established climate and weather phenomena. Ultimately, unsupervised learning provides a powerful lens for scientific discovery, with implications for understanding, prediction, and decision-making in a changing climate.
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In the century between the 1870s and the 1970s, hundreds of Malay-language periodicals circulated around the Malay-speaking world. These periodicals chronicle a fascinating era and have been the focus of intense study by scholars such as William Roff and Ian Proudfoot. Many of these periodicals have been digitized, and comprehensive collections are at the National Library of Singapore, as well as in other libraries and archives.
Given the availability and size of the collections, the opportunity is ripe for systematic digital analysis. Projects elsewhere in the world have demonstrated the power of analysing historical newspapers at scale using computational methods. Examples include "Living With Machines" (a partnership between the British Library and several universities in the UK) and "Oceanic Exchanges" (a partnership between Finland, Germany, Mexico, the Netherlands, the United Kingdom, and the United States).
What is holding back a similar study of Malay-language newspapers?
– The main obstacle is the script. The majority of these periodicals were published in Jawi, an adaptation of the Perso-Arabic script for the Malay language, which poses significant challenges for digital processing. For one thing, typical Optical Character Recognition pipelines (OCR) don't work well for Jawi.
– Another challenge is that most contemporary Malay readers, including many historians who would be interested in these collections, are less familiar with Jawi than with Rumi (the Romanized version of Malay most commonly used today). The automatic transliteration from Jawi to Rumi is also a complex task, as vowels are often not marked down in Jawi.
– In addition to this, spelling conventions have changed, and there are many different approaches for transliterating the same word.
To address these challenges, the "Computational Heritage" research group at the National University of Singapore has developed specialized AI models for both Jawi OCR and Jawi-to-Rumi transliteration. In this talk, I will describe our progress so far, the challenges we still face and the future directions of our work.
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Distinguished Lecture Series in Business Analytics and Data Science
The Distinguished Lecture Series in Business Analytics & Data Science at Kühne Logistics University (KLU) presents public lectures on selected topics in analytics, data science, and their applications across various industries, including logistics and supply chain management. Targeted at students, alumni, industry professionals, and other interested individuals, the series offers insights into the latest advancements, trends, and challenges in these fields. Attendees gain valuable knowledge on how data-driven decision-making can transform business operations and enhance efficiency in today's digital economy.
"AI-Enhanced Life: Empowering Your Personal and Professional Journey Through Generative AI”
Generative AI is advancing at such a rapid pace that it can be difficult to keep up. New tools, features, and opportunities are emerging almost daily, opening up a world of possibilities. In this talk, we will explore how AI is no longer just a tool for efficiency, but a catalyst for creativity, decision-making, and personal growth. We will dive into the ways Generative AI can enhance individual potential by helping people unlock new levels of productivity, streamline everyday tasks, and fuel innovation in the workplace. In the professional realm, we will discuss how AI-driven insights are transforming industries, allowing for more agile business strategies and improved collaboration between humans and machines. By examining real-world use cases and offering practical insights, this talk will equip you with the knowledge to embrace AI in your own journey.
Event free of charge, Register now!
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Distinguished Lecture Series in Business Analytics & Data Science
The Distinguished Lecture Series in Business Analytics & Data Science at Kühne Logistics University (KLU) presents public lectures on selected topics in analytics, data science, and their applications across various industries, including logistics and supply chain management. Targeted at students, alumni, industry professionals, and other interested individuals, the series offers insights into the latest advancements, trends, and challenges in these fields. Attendees gain valuable knowledge on how data-driven decision-making can transform business operations and enhance efficiency in today's digital economy.
Optimisation for the Masses: No-Code, No-Math Modelling of Decision Problems
Despite significant advancements in optimisation algorithms, their application remains limited to a narrow range of decision problems within businesses and organisations. Contributing to this gap between algorithmic innovation and practical usage is the complexity of translating real-world constraints into mathematical models required in order to be able to apply off-the-shelf optimisation solvers. Developing custom-made optimisation algorithms, as an alternative, demands substantial upfront investment and ongoing maintenance to ensure compatibility with evolving business needs. If such maintenance and adjustments are not done continuously, a significant technical debt can accumulate weakening overall competitiveness. This presentation shows how domain experts without expertise in mathematical modelling or programming can formulate and maintain decision problems graphically, providing all the information that is needed to apply algorithms for solving respective optimisation problems.
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In diesem Onlinekurs lernst du, eine Lehrveranstaltung mithilfe von ChatGPT effektiv zu planen und vorzubereiten. Nach einer Einführung in die Grundlagen von ChatGPT, einschließlich seiner Funktionsweisen, Risiken und Grenzen wirst du anhand vieler Übungen und Beispiele dein erworbenes Wissen anwenden. Du machst dich mit den verschiedenen Einsatzmöglichkeiten von ChatGPT vertraut und lernst Konzepte und Ideen mit Hilfe des KI-Sprachmodells zu entwickeln. Der Kurs bietet einen niederschwelligen Einstieg in die Nutzung von ChatGPT, mit der du direkt loslegen kannst.
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Das bislang größte Projekt im Bereich der Digitalisierung von Studium und Lehre an der Universität Hamburg feiert seinen Abschluss. Gemeinsam blicken wir auf 4 ½ Jahre Digital and Data Literacy in Teaching Lab (DDLitLab) zurück, welches mit einem Fördervolumen von knapp 5 Mio. Euro Lehrinnovationen im Bereich der Digital und Data Literacy ermöglicht und Studienprogramme nachhaltig (weiter-) entwickelt hat.
Aus dem DDLitLab sind im Laufe des Projekts spannende, kreative und innovative Lehr- und Lernprojekte entstanden, die alle mit viel Herzblut entwickelt wurden. Mit dieser Abschlussfeier möchten wir gemeinsam auf die tollen Erlebnisse und Erinnerungen zurückblicken, die wir alle im Verlauf des Projekts sammeln durften.
Gleichzeitig eignet sich dieser Moment auch, um einen Blick nach vorne zu richten. Denn auch mit Projektende ist klar: Die Themen des DDLitLab bleiben relevant und verändern sich stetig weiter. Wir wünschen uns also, dass ihr und wir Themen der Digitalisierung, KI und Data Literacy weiterhin neugierig aber auch kritisch begleiten können.
Wir sind äußerst stolz auf die Leistungen aller Beteiligten – seien es Fellows, Studierende und alle weiteren Mitwirkenden – die maßgeblich zum Erfolg des DDLitLab beigetragen haben.
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In dieser Online-Schulung geben wir einen Überblick über die bekanntesten Text-zu-Bild KI-Generatoren. Wir schauen uns deren Einsatzmöglichkeiten im Hochschulbereich an, einschließlich der Herausforderungen, die diese mit sich bringen können.
Für die Teilnahme an dieser Schulung werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.
Anmeldung hier
Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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In dieser Online-Schulung geben wir einen Überblick über die bekanntesten Text-zu-Bild KI-Generatoren. Wir schauen uns deren Einsatzmöglichkeiten im Hochschulbereich an, einschließlich der Herausforderungen, die diese mit sich bringen können.
Für die Teilnahme an dieser Schulung werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.
Die Stiftung Innovation in der Hochschullehre (StIL) und das Netzwerk Landeseinrichtungen für digitale Hochschullehre (NeL) stellen wegen des großen Bedarfs an KI-bezogenen Qualifizierungs- und Unterstützungsmaßnahmen vielfältige Angebote zur Verfügung.
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Stellen Sie sich vor: Marie Curie erklärt Ihnen persönlich ihre bahnbrechenden Entdeckungen oder Isaac Newton führt Sie durch die Gravitationstheorie – unmöglich? Nicht mehr – dank KI!
Mittels KI-Avataren werden bedeutenden Persönlichkeiten der Wissenschaftsgeschichte neues Leben eingehaucht und komplexe akademische Inhalte in fesselnde Begegnungen verwandelt. Doch wie werden sie erstellt? Was sind die Herausforderungen und Chancen? Wir zeigen in dieser 30-minütigen Schulung, wie diese KI-Avatare generiert werden können und welche Resonanz sie auf Instagram und TikTok haben.
Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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In dieser 30-minütigen Online-Schulung schauen wir uns die grundlegenden Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten von ChatGPT an. Dabei sprechen wir auch über GPTs: Chatbots, die sich ohne Programmierkenntnisse konfigurieren lassen.
Für die Teilnahme an dieser Schulung werden keine Vorkenntnisse vorausgesetzt.
Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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Warum alles selbst machen, wenn ein Agent unterstützen kann?
In dieser kompakten 30-minütigen Schulung lernen Sie die Möglichkeiten von Microsoft Copilot-Agenten kennen. Sie erfahren, wie Agenten auf Basis von Wissen, Dokumenten und Anweisungen erstellt werden und welche Aufgaben sie im Arbeitsalltag übernehmen können.
An konkreten Beispielen aus Verwaltung und Hochschulbetrieb zeigen wir, wie sich wiederkehrende Tätigkeiten delegieren, Informationen gezielt bereitstellen und Prozesse effizienter gestalten lassen.
Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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Wie sieht die Zukunft der Videoproduktion aus?
Diese Online-Schulung gibt Ihnen einen Überblick, über in die neuesten Anwendungen von künstlicher Intelligenz in der Videoproduktion. Es wird gezeigt, wie KI-Tools die Art und Weise verändern, wie Videos erstellt, bearbeitet und optimiert werden.
Mittlerweile ist es sogar mit Hilfe von KI-Tools möglich, kurze Bewegtbildsequenzen aus Bildern und Text-to-Video-Prompts zu generieren.
Wie könnte nun ein zukünftiger Produktionsworkflow mit Hilfe von KI-Tools aussehen?
In dieser Schulung wird anhand von Beispielen gezeigt, wie generative KI die Videoproduktion verändert.
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Wie sieht die Zukunft der Videoproduktion aus?
Diese Online-Schulung gibt Ihnen einen Überblick über die neuesten Anwendungen von künstlicher Intelligenz in der Videoproduktion.
Es wird gezeigt, wie KI-Tools die Art und Weise verändern, wie Videos erstellt, bearbeitet und optimiert werden.
Mittlerweile ist es sogar mit Hilfe von KI-Tools möglich, kurze Bewegtbildsequenzen aus Bildern und Text-to-Video-Prompts zu generieren.
Wie könnte nun ein zukünftiger Produktionsworkflow mit Hilfe von KI-Tools aussehen?
In dieser Schulung wird anhand von Beispielen gezeigt, wie generative KI die Videoproduktion verändert.
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Wie sieht die Zukunft der Videoproduktion aus?
Diese Online-Schulung gibt Ihnen einen Überblick über die neuesten Anwendungen von künstlicher Intelligenz in der Videoproduktion.
Es wird gezeigt, wie KI-Tools die Art und Weise verändern, wie Videos erstellt, bearbeitet und optimiert werden.
Mittlerweile ist es sogar mit Hilfe von KI-Tools möglich, kurze Bewegtbildsequenzen aus Bildern und Text-to-Video-Prompts zu generieren.
Wie könnte nun ein zukünftiger Produktionsworkflow mit Hilfe von KI-Tools aussehen?
In dieser Schulung wird anhand von Beispielen gezeigt, wie generative KI die Videoproduktion verändert.
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HINWEIS: Unsere Präsenzschulungen finden im Schulungsraum des MMKH (4. Stock, Saarlandstr. 30, 22303 Hamburg) statt und richten sich ausschließlich an Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der sechs staatlichen Hamburger Hochschulen und der SUB!
Let's generate Videos! Wie sieht die Zukunft der Videoproduktion aus?
In diesem Präsenzworkshop experimentieren wir mit KI-Tools zur Videogenerierung. Wir werden ausprobieren, wie Videoproduktion in Zukunft mit generativen KI-Tools möglich ist und wie ein KI-unterstützter Produktionsworkflow aussehen könnte. Als Übung wollen wir mit verschiedenen KI-Anwendungen kurze Videoclips generieren, in denen wir historische Persönlichkeiten als KI-Avatare zum Leben erwecken und ihre Geschichte erzählen lassen. In dieser Übung werden wir Sprache, Musik, Bilder und Videos durch reine Texteingabe in die KI-Anwendungen generieren.
Nach dem theoretischen Input haben die Teilnehmenden die Möglichkeit, die Technologien in kleinen Teams praktisch auszuprobieren. Bitte bringen Sie einen Laptop und Kopfhörer mit, um aktiv an der Schulung teilnehmen zu können!
Anmeldung hier
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HINWEIS: Unsere Präsenzschulungen finden im Schulungsraum des MMKH (4. Stock, Saarlandstr. 30, 22303 Hamburg) statt und richten sich ausschließlich an Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der sechs staatlichen Hamburger Hochschulen und der SUB!
Let's generate Videos! Wie sieht die Zukunft der Videoproduktion aus?
In diesem Präsenzworkshop experimentieren wir mit KI-Tools zur Videogenerierung. Wir werden ausprobieren, wie Videoproduktion in Zukunft mit generativen KI-Tools möglich ist und wie ein KI-unterstützter Produktionsworkflow aussehen könnte. Als Übung wollen wir mit verschiedenen KI-Anwendungen kurze Videoclips generieren, in denen wir historische Persönlichkeiten als KI-Avatare zum Leben erwecken und ihre Geschichte erzählen lassen. In dieser Übung werden wir Sprache, Musik, Bilder und Videos durch reine Texteingabe in die KI-Anwendungen generieren.
Nach dem theoretischen Input haben die Teilnehmenden die Möglichkeit, die Technologien in kleinen Teams praktisch auszuprobieren. Bitte bringen Sie einen Laptop und Kopfhörer mit, um aktiv an der Schulung teilnehmen zu können!
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Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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3D-Entwicklung ist ein zeitaufwändiger Prozess. Von der Gestaltung und Erstellung digitaler Modelle und Materialien bis hin zum Schreiben von Programmcode und Funktionen für die Interaktion mit der virtuellen Umgebung - alles, was in der 3D-Anwendung an Inhalten und Funktionalität bereitgestellt wird, wurde von den EntwicklerInnen mit Mühe produziert.
Um ansprechende Umgebungen im 3D-Raum zu schaffen, wird eine beträchtliche Menge davon benötigt, da diese sonst leer und langweilig wirken würden. In einer Zeit, in der sich KI-Tools rasant weiterentwickeln, scheint die Lösung dieser Herausforderung auf der Hand zu liegen:
Könnten uns diese KI-Tools nicht einen Großteil der Arbeit abnehmen, die mit der Erstellung dieser Inhalte und Funktionen verbunden ist? Das klingt zunächst verlockend. Aber wie realistisch ist das?
In unserer Online-Schulung stellen wir Ihnen Werkzeuge vor, die genau das zum Ziel haben. Die KI-gestützte Generierung von 3D-Content und Code, den wir direkt für die Entwicklung in der 3D-Engine nutzen und einsetzen können. Doch funktioniert das auch in der Praxis?
Einen Reality-Check, unsere Erfahrungen mit verschiedenen Tools sowie Tipps zur Integration dieser Tools in Ihre Entwicklungsprozesse möchten wir in unserem Workshop mit Ihnen diskutieren und einen Diskurs darüber führen, wohin die Reise mit KI-Tools in diesem speziellen Themenfeld noch gehen kann.
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3D-Entwicklung ist ein zeitaufwändiger Prozess. Von der Gestaltung und Erstellung digitaler Modelle und Materialien bis hin zum Schreiben von Programmcode und Funktionen für die Interaktion mit der virtuellen Umgebung - alles, was in der 3D-Anwendung an Inhalten und Funktionalität bereitgestellt wird, wurde von den Entwickler*innen mit Mühe produziert.
Um ansprechende Umgebungen im 3D-Raum zu schaffen, wird eine beträchtliche Menge davon benötigt, da diese sonst leer und langweilig wirken würden. In einer Zeit, in der sich KI-Tools rasant weiterentwickeln, scheint die Lösung dieser Herausforderung auf der Hand zu liegen:
Könnten uns diese KI-Tools nicht einen Großteil der Arbeit abnehmen, die mit der Erstellung dieser Inhalte und Funktionen verbunden ist? Das klingt zunächst verlockend. Aber wie realistisch ist das?
In unserer Online-Schulung stellen wir Ihnen Werkzeuge vor, die genau das zum Ziel haben: Die KI-gestützte Generierung von 3D-Content und Code, den wir direkt für die Entwicklung in der 3D-Engine nutzen und einsetzen können. Doch funktioniert das auch in der Praxis?
Einen Reality-Check, unsere Erfahrungen mit verschiedenen Tools sowie Tipps zur Integration dieser Tools in Ihre Entwicklungsprozesse möchten wir in unserem Workshop mit Ihnen diskutieren und einen Diskurs darüber führen, wohin die Reise mit KI-Tools in diesem speziellen Themenfeld noch gehen kann.
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Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
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In dieser Präsenzschulung im MMKH bieten wir einen detaillierten Überblick über die bekanntesten KI-Text- und Bildgeneratoren. Wir diskutieren ihre Anwendungsmöglichkeiten im Hochschulbereich und beleuchten dabei auch die potenziellen Herausforderungen, die bei ihrer Nutzung auftreten können.
Nach dem theoretischen Input haben die Teilnehmenden die Gelegenheit, die Technologien praktisch auszuprobieren. Es wird empfohlen, ein Notebook mitzubringen, um aktiv an der Schulung teilnehmen zu können.
Die Schulung richtet sich an alle Interessierten, unabhängig von Vorkenntnissen im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
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Als virtuellen Lernort werden wir ZOOM nutzen. Der ZOOM-Link wird einen Tag vor Schulungsbeginn bis 13:00 Uhr versendet.
Institution
Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg
Universität Hamburg
Adeline Scharfenberg
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Adeline Scharfenberg