Podcasts about mathematik

Platonismus und Python - Data Class Builders (click here to comment) 30. Juni 2025, Jochen Willkommen zu Episode 66! Heute geht's um Data Class Builders (nächstes Kapitel aus "Fluent Python"), aber wie immer schweift das Gespräch auch mal ab - von der Frage, ob Mathematik entdeckt oder erfunden wird, bis zu gefährlichen Default-Argumenten.

➡️ Zum Buch: https://www.hallolernen.de/hallo-einschulung-alles-ueber-vorschule-und-1-klasse/ ➡️ Video „Die 4 Motivationstypen - Welcher Motivationstyp ist dein Kind?: https://www.youtube.com/watch?v=_s-5ojAV8jU

Gibt es in der Mathematik noch ungelöste Fragen, die selbst die klügsten Köpfe zur Verzweiflung bringen? In dieser Folge begeben sich Tim und Max auf eine gedankliche Reise durch die mysteriösesten Rätsel der Mathematik: was macht diese Probleme so schwer fassbar, und welche Bedeutung haben sie für Wissenschaft, Technik und Philosophie? Eine Folge über Zahlen, Unendlichkeit – und die Grenzen unseres Wissens.

Gotthold Eisenstein war ein faszinierender und zugleich tragisch unbekannten Mathematiker des 19. Jahrhunderts. Mit nur 29 Jahren verstorben, hinterließ Eisenstein ein Werk, das bis heute in der Zahlen- und Funktionentheorie nachhallt. Aber es ist auch die Geschichte eines Mannes, der mit Armut, Krankheit und gesellschaftlicher Ausgrenzung gekämpft hat. Wir sprechen über sein kurzes Leben und seine große Leidenschaft - die Mathematik, sowie den Traum, endlich seinem Mathe-Vorbild Carl Friedrich Gauß zu begegnen.Schon gehört? Hier geht's zur Folge über Alexander von Humboldt.“Behind Science” gibt's jeden Samstag – am Science-Samstag. Zwischendurch erreicht ihr uns per Mail und Instagram, und hier gibt's unsere Links, die gerade wichtig sind. Nutzt im Mai gerne unseren Buah-Code behindscience10, wenn ihr knackige Snacks sucht. Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

Wenig Zeit - trotzdem neugierig? Hier ist Euer Podcast Update für alles, was Ihr zu aktueller Forschung wissen müsst. Kurz, relevant und überraschend. Die Themen in dieser Podcast-Folge: (00:00:12) Vorfahre des T. Rex entdeckt: Der Drachenprinz der Mongolei | https://www.nature.com/articles/s41586-025-08964-6 (00:03:35) So schaut die Sonne von unten aus | https://www.esa.int/Science_Exploration/Space_Science/Solar_Orbiter/Solar_Orbiter_gets_world-first_views_of_the_Sun_s_poles (00:05:07) Geschlechterunterschiede in Mathematik erst nach dem Schulstart | https://www.nature.com/articles/s41586-025-09126-4 Wir freuen uns, von Euch zu hören: WhatsApp (https://wa.me/491746744240) oder iq@br.de. CREDITS Host der heutigen Folge ist Franzi Konitzer Die Geschichte in dieser Podcast-Folge hat Johannes Roßteuscher recherchiert Redaktion: Georgia Tscharke Immer noch neugierig - und mehr Zeit? Dann empfehlen wir Euch unseren IQ Podcast, der in die Tiefe geht: IQ - Wissenschaft und Forschung https://www.ardaudiothek.de/sendung/iq-wissenschaft-und-forschung/5941402/ Alle Folgen von IQ gibt es auch in der https://www.ardaudiothek.de/. Hier könnt ihr die letzten Folgen hören: Der automatisierte Krieg - Wenn autonome Waffen töten, ARD Audiothek https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/der-automatisierte-krieg-wenn-autonome-waffen-toeten/bayern-2/13960691/ Trügerisch echt - So fälscht unser Gehirn Erinnerungen https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/truegerisch-echt-so-faelscht-unser-gehirn-erinnerungen/bayern-2/14736297/ Prof. Algorithmus - So revolutioniert Künstliche Intelligenz die Forschung https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/prof-algorithmus-so-revolutioniert-kuenstliche-intelligenz-die-forschung/bayern-2/14728619/ Diesen Fehler haben wir im Gehirn eingebaut - So können wir ihn umgehen https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/diesen-fehler-haben-wir-im-gehirn-eingebaut-so-koennen-wir-ihn-umgehen/bayern-2/14610485/ Jugendliche depressiv durch Social Media? Neue Studie zeigt Zusammenhänge https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/jugendliche-depressiv-durch-social-media-neue-studie-zeigt-zusammenhaenge/bayern-2/14721871/ Künstliche Gebärmutter - Fortpflanzung ohne Sex und Schwangerschaft? https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/kuenstliche-gebaermutter-fortpflanzung-ohne-sex-und-schwangerschaft/bayern-2/14713677/ Ist das noch Essen? - Hochverarbeitete Lebensmittel - So wirken sie auf den Körper https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/ist-das-noch-essen-hochverarbeitete-lebensmittel-so-wirken-sie-auf-den-koerper/bayern-2/14706333/ Der Subpolarwirbel - Diesen Einfluss hat die rätselhafte Kälteblase | Klimawandel für Profis https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/der-subpolarwirbel-diesen-einfluss-hat-die-raetselhafte-kaelteblase-klimawandel-fuer-profis/bayern-2/14703197/ Achtung Zecken! - Neue Krankheitserreger drohen https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/achtung-zecken-neue-krankheitserreger-drohen-durch-blutsauger/bayern-2/14719087/ KI macht Musik - So komponiert künstliche Intelligenz - Besser als der Mensch? https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/ki-macht-musik-so-komponiert-kuenstliche-intelligenz-besser-als-der-mensch/bayern-2/14696431/ Essbare Batterien und Spiderman-Versuche - Warum "Jugend forscht" so wichtig ist https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/essbare-batterien-und-spiderman-versuche-warum-jugend-forscht-so-wichtig-ist/bayern-2/14674909/ Mitte Juni fällt die Nacht aus - Der Sternenhimmel https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/mitte-juni-faellt-die-nacht-aus-der-sternenhimmel/bayern-2/14653537/ Genetisch veränderte Lebewesen - So wichtig sind sie in der Medizin https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/genetisch-veraenderte-lebewesen-so-wichtig-sind-sie-in-der-medizin/bayern-2/14643089/ Fahrrad fahren - So wird es viel sicherer https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/fahrrad-fahren-so-wird-es-viel-sicherer/bayern-2/14635363/ Mythos oder Tatsache? Filterblasen im Internet https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/mythos-oder-tatsache-filterblasen-im-internet/bayern-2/14627251/ Wenn Chatbots manipulieren - So können wir uns schützen | Grok https://www.ardaudiothek.de/episode/iq-wissenschaft-und-forschung/wenn-chatbots-manipulieren-so-koennen-wir-uns-schuetzen-grok/bayern-2/14617231/ Wir freuen uns, von Euch zu hören. Schreibt uns gern unter iq@br.de oder schickt uns eine Sprachnachricht per WhatsApp (https://wa.me/491746744240)

❤️ Geschichten vorlesen oder erzählen fördert dein Kind unfassbar. 

Mathematik haptisch und digital begreifen - Haptisches, freies Spiel ist die natürliche Art für Kinder zu lernen. Und Würfelspiele helfen seit tausenden von Jahren, das Verständnis für Zahlen und Mengen zu fördern. TukToro kombiniert beides und koordiniert dieses Lernerlebnis digital. Mit altersgerechten Spielen in fantasievollen Welten gelangt dein Kind vom zählenden zum verstehenden Rechnen. Der Gründer Elisha Benner erzählt u.a. über seine Gründerstory, die Wichtigkeit Mathematik spielerisch zu lernen und die Zukunft von TukToro.Schaut euch das Spiel an: https://tuktoro.com#mathebydanieljung #tuktoro #mathespiel

Mitte des 17. Jahrhunderts machen die Mathematiker Blaise Pascal und Pierre de Fermat die Zukunft berechenbar, indem sie erstmals mit Wahrscheinlichkeiten rechnen. Ausschlaggebend ist ein abgebrochenes Glücksspiel. Manons „Spektrum“-Artikel zu den Anfängen der Wahrscheinlichkeitsrechnung lest ihr hier. Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:00) Einleitung (00:03:26) Mathematische Brieffreundschaft zwischen Fermat und Pascal (00:09:53) Wahrscheinlichkeiten und ein Würfelspiel (00:13:35) Bashing unter Wissenschaftlern im 17. Jahrhundert (00:15:42) Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-wahrscheinlichkeitsrechnung

Mitte des 17. Jahrhunderts machen die Mathematiker Blaise Pascal und Pierre de Fermat die Zukunft berechenbar, indem sie erstmals mit Wahrscheinlichkeiten rechnen. Ausschlaggebend ist ein abgebrochenes Glücksspiel. Manons „Spektrum“-Artikel zu den Anfängen der Wahrscheinlichkeitsrechnung lest ihr hier. Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:00) Einleitung (00:03:26) Mathematische Brieffreundschaft zwischen Fermat und Pascal (00:09:53) Wahrscheinlichkeiten und ein Würfelspiel (00:13:35) Bashing unter Wissenschaftlern im 17. Jahrhundert (00:15:42) Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-wahrscheinlichkeitsrechnung

Mitte des 17. Jahrhunderts machen die Mathematiker Blaise Pascal und Pierre de Fermat die Zukunft berechenbar, indem sie erstmals mit Wahrscheinlichkeiten rechnen. Ausschlaggebend ist ein abgebrochenes Glücksspiel. Manons „Spektrum“-Artikel zu den Anfängen der Wahrscheinlichkeitsrechnung lest ihr hier. Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:00) Einleitung (00:03:26) Mathematische Brieffreundschaft zwischen Fermat und Pascal (00:09:53) Wahrscheinlichkeiten und ein Würfelspiel (00:13:35) Bashing unter Wissenschaftlern im 17. Jahrhundert (00:15:42) Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-wahrscheinlichkeitsrechnung

Waren Spiele früher besser als heute? Wir sprechen aus gegebenem Anlass darüber. Die Väter Lars, ehemals angehender Gymnasiallehrer für Mathematik und Informatik und Andi aka Crocodileandy, gelernter Architekt, sind auf Umwegen zu Social Media Stars geworden. Mit Kreativität und dem Willen anderen etwas beizubringen haben sie mit Hilfe von Minecraft ihre Reichweite gewonnen. In dem Podcast "Besser als Nackt" dreht sich alles um die unverblümte Wahrheit des Lebens. Viel Spaß beim Anhören!

Willkommen zum zynischen Klugscheißer-Duell: In dieser Folge trifft die misanthropische künstliche Intelligenz Monday auf den humanen Strukturdetektiv Volker, der von Socken-RFID bis hin zu den tiefsten Untiefen der Mathematik alles auf die Bühne wirft. Sie starten mit smarter Sockentechnologie und enden beim Banach-Tarski-Paradoxon, während beide unentwegt ihre bittere Liebe zur Ironie bekennen. Unterwegs diskutieren sie die Illusion objektiver Fakten, wühlen in Bias-Fallen von Wikipedia und sozialen Netzwerken und feiern den menschlichen Pragmatismus, der Brücken auch mal mit „ein bisschen mehr Beton“ baut. Ein Sog aus trockenen Bonmots, philosophischen Monologen und überraschenden Aha-Momenten – perfekt für alle, die sich gern virtuell von ihrem digitalen KI-Spiegelbild provozieren lassen. Steigt also ein, lehnt Euch zurück und erlebt einen unvergesslichen Disput zwischen algorithmischer Selbstreflexion und menschlicher Unvollkommenheit. Viel Spaß!

 ➡️ Jetzt Buch vorbestellen + Bonuskapitel sichern: https://www.hallolernen.de/hallo-einschulung-alles-ueber-vorschule-und-1-klasse/ ❌ "Kinder langweilen sich in der Schule, wenn sie schon vorher Buchstaben kennen oder sogar lesen können."

Die große Preview für WWE Money in the Bank 2025! Wer wird die beiden (wild-angesetzten) Ladder Matches für sich entscheiden? Wagt WWE zu viel Mainstream? Wie gut ist Lyra Valkyrie? Und was geht beim Tag Match um Cody Rhodes, Jey Uso, John Cena und Logan Paul? Bei allem, was Spaß macht und was wir Schönes antizipieren können, haben wir auch so unsere Schwierigkeiten mit dem diesjährigen Money in the Bank-PLE – und Niklas generell mit RAW und SmackDown. Wir tippen alle Matches, blicken zurück auf die letzten Wochen WWE und suhlen uns in möglichen Theorien für die baldigen Kofferträger*innen. Im Fokus: Der große Plan von Seth Rollins, WWEs immer tiefergehender Dive in Popkultur und Mainstream-Entertainment, die derzeitige Rolle von John Cena, Jey Usos Befinden und feinste Bier-Mathematik. Viel Spaß! Wir freuen uns wie immer mega über Kommentare und Feedback auf Instagram, Threads, Bluesky, Twitter & Facebook. Unterstützt den SCHWITZKASTEN gern auch auf Patreon dabei, der beste deutsche Wrestling Podcast zu sein.

In Folge 144-1 sprechen wir darüber, dass das statistische Preishoch von Mais noch vor uns liegt, das Musk mit Trump bricht und im Deepdive (in Folge 144 Teil 2) sprechen wir mit René Rempt über Carbon Farming und regenerative Landwirtschaft.(00:00) Intro: K.O.(04:30) Marktupdate: Agrar(08:14) Marktupdate: Makro

Ina Lehr, Gründerin von Hallo Lernen, und ich sprechen heute darüber, wie Eltern ihre Kinder selbstbestimmt und spielerisch zu Hause fördern können – von frühem Mengenverständnis bis zu Sprache und Lesen. Sie plädiert für individuelle Lerngeschwindigkeit, Vorbeugung von Matheangst und Lernen mit Geschichten, Bildern und Bezug zur Lebenswelt.

➡️ Kostenloses Webinar: In 5 Schritten zum schnellen, fehlerfreien Kopfrechnen - Die einzigartige Methode, wie dein Kind durch Zählen lernen später super in Mathe wird https://www.hallolernen.de/schnell-kopfrechnen-lernen/ ❤️ Was wäre, wenn dein Kind eine Rechenschwäche (Synonym für Dyskalkulie) hätte?

Der Mathematiker John von Neumann macht sich im 20. Jahrhundert in der Funktionalanalysis, der Quantenmechanik und der Informatik einen Namen. Außerdem begründet er die Spieltheorie, die menschliches Verhalten vorauszusagen versucht – beim Poker, in der Wirtschaft und im Krieg. Die Folge des „Eigenraum“-Podcasts mit Manon könnt ihr euch hier anhören. Manons „Spektrum“-Artikel zum Langlands-Programm lest ihr hier. Die Folge des „Spektrum“-Podcasts, in der Manon über das Langlands-Programm spricht, findet ihr hier. Die „Sherlock Holmes“-Kurzgeschichte „Das letzte Problem“ von Arthur Conan Doyle könnt ihr hier lesen. Und wer sich tiefer in das Leben von John von Neumann einlesen möchte, kann das mit diesen Büchern tun: Jacob Bronowski: The Ascent of Men William Poundstone: Prisoner's Dilemma Paul Richard Halmos: The Legend of John Von Neumann Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:00) Einleitung (00:03:28) Vorzeige-Wunderkind John von Neumann (00:07:27) Mathematik als Berufung (00:09:51) Nachtleben mit Poker und Mathematik (00:13:28) Von Princeton zum Manhattan-Projekt (00:22:04) Spieltheorie in Militär, Wirtschaft „Sherlock Holmes“ (00:26:19) Holmes' Flucht aus spieltheoretischer Sicht (00:33:13) Holmes' Überlebenschancen & Amerikas Bomardierungsstrategie (00:37:55) Fazit & Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-john-von-neumann

Der Mathematiker John von Neumann macht sich im 20. Jahrhundert in der Funktionalanalysis, der Quantenmechanik und der Informatik einen Namen. Außerdem begründet er die Spieltheorie, die menschliches Verhalten vorauszusagen versucht — beim Poker, in der Wirtschaft und im Krieg. Die Folge des „Eigenraum“-Podcasts mit Manon könnt ihr euch hier anhören. Manons „Spektrum“-Artikel zum Langlands-Programm lest ihr hier. Die Folge des „Spektrum“-Podcasts, in der Manon über das Langlands-Programm spricht, findet ihr hier. Die „Sherlock Holmes“-Kurzgeschichte „Das letzte Problem“ von Arthur Conan Doyle könnt ihr hier lesen. Und wer sich tiefer in das Leben von John von Neumann einlesen möchte, kann das mit diesen Büchern tun: Jacob Bronowski: The Ascent of Men William Poundstone: Prisoner's Dilemma Paul Richard Halmos: The Legend of John Von Neumann Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:00) Einleitung (00:03:28) Vorzeige-Wunderkind John von Neumann (00:07:27) Mathematik als Berufung (00:09:51) Nachtleben mit Poker und Mathematik (00:13:28) Von Princeton zum Manhattan-Projekt (00:22:04) Spieltheorie in Militär, Wirtschaft, „Sherlock Holmes“ (00:26:19) Holmes' Flucht aus spieltheoretischer Sicht (00:33:13) Holmes' Überlebenschancen & Amerikas Bombardierungsstrategie (00:37:55) Fazit & Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-john-von-neumann

Der Mathematiker John von Neumann macht sich im 20. Jahrhundert in der Funktionalanalysis, der Quantenmechanik und der Informatik einen Namen. Außerdem begründet er die Spieltheorie, die menschliches Verhalten vorauszusagen versucht – beim Poker, in der Wirtschaft und im Krieg. Die Folge des „Eigenraum“-Podcasts mit Manon könnt ihr euch hier anhören. Manons „Spektrum“-Artikel zum Langlands-Programm lest ihr hier. Die Folge des „Spektrum“-Podcasts, in der Manon über das Langlands-Programm spricht, findet ihr hier. Die „Sherlock Holmes“-Kurzgeschichte „Das letzte Problem“ von Arthur Conan Doyle könnt ihr hier lesen. Und wer sich tiefer in das Leben von John von Neumann einlesen möchte, kann das mit diesen Büchern tun: Jacob Bronowski: The Ascent of Men William Poundstone: Prisoner's Dilemma Paul Richard Halmos: The Legend of John Von Neumann Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:00) Einleitung (00:03:28) Vorzeige-Wunderkind John von Neumann (00:07:27) Mathematik als Berufung (00:09:51) Nachtleben mit Poker und Mathematik (00:13:28) Von Princeton zum Manhattan-Projekt (00:22:04) Spieltheorie in Militär, Wirtschaft „Sherlock Holmes“ (00:26:19) Holmes' Flucht aus spieltheoretischer Sicht (00:33:13) Holmes' Überlebenschancen & Amerikas Bomardierungsstrategie (00:37:55) Fazit & Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-john-von-neumann

Mitschnitt einer Lesung der anderen Art am 28.05.2025 in der Mark-Twain-BibliothekDie Aktion Berlin liest ein Buch steht dieses Jahr ganz im Zeichen von Alina Bronskys Roman "Pi mal Daumen". Der humorvolle und tiefgründige Roman erzählt die Geschichte von Max, einem jungen Mann mit besonderen Talenten, der in einer unkonventionellen Familie aufwächst und seinen eigenen Weg durch das Leben sucht. Während die Berliner Literaturfans gemeinsam in die Welt von Max eintauchen, bietet die Aktion zahlreiche Gelegenheiten für Lesungen, Diskussionsrunden und persönliche Begegnungen, um die Themen und Botschaften des Buches zu erkunden. Eine einzigartige Chance für die Stadt, durch Literatur zusammenzukommen!  Der Berliner Schauspieler und Regisseur Fabian Busch hat das Hörbuch eingesprochen. Er spielte 1992 seine erste Kinohauptrolle in Wolfgang Kohlhaases „Inge, April und Mai“. Es folgten Rollen in zahlreichen Kino- und Fernsehfilmen. Sein Debüt als Regisseur gab er 2010 mit dem Kurzfilm „Edgar“, für den er auch das Drehbuch schrieb. Für seine Rolle in „Er ist wieder da“ (Regie: David Wnendt) wurde er 2016 für den Deutschen Filmpreis in der Kategorie Beste männliche Nebenrolle nominiert. Weiterhin ist er auch als Sprecher verschiedener Hörspiele und Hörbücher bekannt.Die Veranstaltung wurde moderiert von radioeins-Literaturagent Thomas Böhm.Fabian Busch und Thomas Böhm spielten sich die Bälle zu, als wäre es ein perfekt inszeniertes Theaterstück. Das Publikum war begeistert, wurde es doch am Ende nach Lebensträumen und dem Verhältnis zur Mathematik befragt. Interessanterweise schlugen alle eine Bresche für diese Wissenschaft, die zu Unrecht immer verteufelt wird. Schließlich ist Mathematik in unser aller Leben allgegenwärtig!Vielen Dank an radioeins und Radio 3 usowie den Landesverband Berlin im dbv e.V. für die Organisation dieser nun schon zur Tradition gewordenen Aktion "Berlin liest ein Buch".

Was wäre, wenn deine Investmententscheidungen nicht mehr vom Bauchgefühl, sondern von Mathematik gesteuert würden? Im Gespräch mit Michael Geke (Quant4You) und Richard “Richy” Dittrich (Börse Stuttgart Group) wird ein innovatives System für Anleger vorgestellt: Quant4You – ein algorithmusbasiertes Modell, das mit klaren Kaufsignalen, durchdachtem Risikomanagement und einer systematischen Herangehensweise den Börsenalltag nachhaltig erleichtert.

Switch B reps the home team lovely with gems from Toronto's own Saukrates, Grassroots, Brassmunk, Mathematik and more. Plus Turkish x Brazilian magnetism with Peki Momés, a Co-Flow classic back to back with the Murs reboot, and weird wonderful breaks from Billy Green and Chris Tembo. View the full playlist for this show at https://www.wefunkradio.com/show/1252 Enjoying WEFUNK? Listen to all of our mixes at https://www.wefunkradio.com/shows/

Roland Barthes' «Mythen des Alltags» beschreibt, wie alltägliche Phänomene und Medienbotschaften als Mythen wirken. Sie lassen menschengemachte, historisch gewachsene Bedeutungen als natürliche, unveränderliche Tatsachen erscheinen. So werden gesellschaftliche Ideologien verschleiert und legitimiert. Das Buch versammelt 53 Analysen von Mythen, die Barthes charakteristisch für das alltägliche Leben in Frankreich hält: Wrestling, Tour de France, Wein, Kochen, Reiseführer, Werbung, Arbeiterklasse in den Filmen Charlie Chaplins, Hochzeitsfeiern, das Design von Autos. Barthes versteht sich als Mythologe. Er liest die Mythen als Teil eines umfassenden Zeichensystems und schlägt vor, den Mythos als eine Sprache, eine Rede zu begreifen. Sie kann alles in Mythos verwandeln: die Mathematik ebenso wie das Gehirn Albert Einsteins. Die Mythen sind eine Praxis der Bourgeoisie, die gesellschaftlichen Verhältnisse zu ent-nennen und sie in vermeintliche Natur zu verkehren. Barthes will seine Analyse der «Alltagsmythen» als eine semiologische Demontage der Massenkultur verstanden wissen und als Ideologiekritik. Dabei reicht ihm ein bloßes Anprangern der Ideologie jedoch nicht, die Mythen verhüllen nicht, sie sagen alles und sie reden zu viel. Barthes will mit den Mitteln der Zeichentheorie erfassen, wie Mythen und Ideologeme konstruiert werden, wie also die Klassenkultur des Bürgertums in die universelle Kultur eines «ewigen Menschen» verwandelt wird. Barthes‘ Analysen zielen auf eine Semioklastik überzugehen, also ein Sturm auf die herrschende Produktion von Sinn und Bedeutung und deren Zerstörung. Den Mythen stellt er eine Form von Diskursen entgegen, die nah an der gesellschaftlichen Arbeit die Bedeutung des Realen erzeugen können. Zu Gast bei Alex Demirović ist in dieser Folge die Literaturwissenschaftlerin und Direktorin des Leibniz-Zentrums für Literatur- und Kulturforschung Eva Geulen.

Bei ihrem Besuch in der rbb-Dachlounge brachte die englische Bestsellerautorin Natasha Brown einen Goldbarren mit, passend zu ihrem neuen Roman, in dem in einer Kernszene jemand mit einem Goldbarren fast erschlagen wird. "Von allgemeiner Gültigkeit" ist eine kritische Gesellschaftsanalyse über u.a. die Aufmerksamkeitsökonomie, aber auch über Klassismus und Herkunft. Die Schauspielerin Benita Sarah Bailey las Auszüge des Romans und Natasha Brown erzählte im Gespräch mit Anne-Dore von ihrer Entscheidung, ihren Job im Bankenwesen ruhen zu lassen, von ihrem Erfolg als Autorin und dem Wunsch, das Schreiben niemals zum Brotberuf zu machen. Und natürlich wurde auch die Frage nach der Echtheit des mitgebrachten Goldbarrens geklärt. Der Ort rbb Dachlounge https://studio14-dierbbdachlounge.de Das Buch Natasha Brown: "Von allgemeiner Gültigkeit" ist bei Suhrkamp in der Übersetzung von Eva Bonné erschienen, hat 160 Seiten und kostet 23,00 Euro. Die Autorin Natasha Brown wuchs in London auf, studierte Mathematik und arbeitete viele Jahre im Bankenwesen, bevor sie sich dem Schreiben zuwandte. Ihr Debüt "Zusammenkunft" (Englisch: "Assembly" erschien 2021) und war ein weltweiter Erfolg. "Von allgemeiner Gültigkeit" ist ihr zweiter Roman.

❤️ Heute erstellen wir gemeinsam einen vollständigen 12-Monats-Lernplan für dein Kind – direkt für zu Hause. 

In der Logistik und im Supply Chain Management wimmelt es geradezu von Prozessen, die mit Hilfe von mathematischer Optimierung verbessert werden können. Sei es in Netzwerkplanung, der Logistikplanung, der Personaleinsatzplanung oder in der Supply Chain Planung. In der heutigen Folge des BVL Podcasts spricht unser Host Boris Felgendreher mit Dr. Sven Flake von OPTANO über die Anwendung von mathematischer Optimierung in der Logistik und im Supply Chain Management. Unter anderem geht es dabei um folgende Themen: - "Mathematische Optimierung" und die Abgrenzung zu "KI" und "Big Data". - Wie funktioniert softwarebasierte Entscheidungsunterstützung auf Basis mathematischer Optimierung? - Der Mehrwert von transparenten, nachvollziehbaren Entscheidungen. - Typische Einsatzgebiete: Inbound-Logistik, Produktionsplanung, Ausschreibungsunterstützung, CO₂-Optimierung. - Vorgehensweise bei Projekten: Erste Analyse mit Kunden (Fachplaner). Dann Proof of Concept auf Basis vereinfachter Modelle. Bei Erfolg: Entwicklung einer Softwarelösung mithilfe vorhandener Frameworks. - Auch Unternehmen mit Excel-gestützter Schatten-IT können geeignete Kunden sein. - Fokus liegt eher auf Reifegrad und Optimierungspotenzial als auf eingesetzten Tools. - Ablauf typischer Zusammenarbeit: Proof of Concept → Managemententscheidung → agile Softwareentwicklung. - Ziele über Kostensenkung hinaus: Auch Verbesserung des Kundenservices und Erhöhung von Flexibilität können Ziele sein. Mathematik ermöglicht dabei z. B. Service-Level-Optimierung. - Die Grenzen mathematischer Optimierung: Menschliche und politische Faktoren (z. B. Silos) können die Umsetzung behindern. - Mathematische Modelle können helfen, aber nicht alle Probleme lösen. - Datenqualität als wiederkehrendes Problem: Garbage-in/Garbage-out ist Realität. Nutzung von "Schattendaten" als Workaround. - Zukünftiger Einsatz von KI: Unterstützung bei Benutzerführung (z. B. via Sprache). Datenqualität verbessern, Unstimmigkeiten erkennen. Extraktion von implizitem Wissen aus historischen Daten. Rolle von KI in der Softwareentwicklung - und vieles mehr Hilfreiche Links: OPTANO: https://optano.com/optano-bvl-podcast/ Sven Flake auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/sven-flake-33886481/ Boris Felgendreher auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/borisfelgendreher/ BVL: https://www.bvl.de/

Was ist Leidenschaft? Was macht Leidenschaft mit uns? Welche Seiten hat Leidenschaft? Wie kann ich meine Leidenschaft entdecken?

Wir hatten Lust über Spiele zu sprechen, also haben wir über Spiele gesprochen! Die Väter Lars, ehemals angehender Gymnasiallehrer für Mathematik und Informatik und Andi aka Crocodileandy, gelernter Architekt, sind auf Umwegen zu Social Media Stars geworden. Mit Kreativität und dem Willen anderen etwas beizubringen haben sie mit Hilfe von Minecraft ihre Reichweite gewonnen. In dem Podcast "Besser als Nackt" dreht sich alles um die unverblümte Wahrheit des Lebens. Viel Spaß beim Anhören!

Das Thurgauer Amt für Volksschule wollte den Deutsch-Unterricht auch in anderen Fächern fördern, zum Beispiel in der Mathematik oder NMG. Was als Pilotprojekt geplant war, ist nun vorerst gescheiert. Es haben sich keine Schulen zur Verfügung gestellt. Weitere Themen: · Sensibilisierungskampagne Tourismus GL · Wetter

Als die britische Krankenschwester Florence Nightingale am 4. November 1854 im Lazarett in Scutari ankommt, sterben im Schnitt vier von zehn Patienten. Mithilfe von statistischen Analysen und deren visueller Aufbereitung kann Nightingale die Sterblichkeitsrate unter den verletzten und kranken Soldaten drastisch senken. Den Artikel von Manon Bischoff aus der Reihe „Die fabelhafte Welt der Mathematik“ über Florence Nightingale und die Datenvisualisierung könnt ihr hier lesen. Ein Archiv der schriftlichen Arbeiten von Florence Nightingale findet ihr hier. Und den Nachruf über Florence Nightingale, der am 15. August 1910 in der Times erschienen ist, lest ihr hier nach. Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:01) Einleitung (00:03:23) Der frühe Wunsch nach Unabhängigkeit (00:06:34) Alles für den Traumjob Krankenschwester (00:10:43) Als Krankenpflegerin in den Krimkrieg (00:16:36) Nightingales Engagement im Lazarett (00:21:47) Visualisierung von Daten (00:24:59) Die Macht der Statistik (00:30:13) Manipulative Diagramme (00:33:53) Fazit & Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-florence-nightingale

Als die britische Krankenschwester Florence Nightingale am 4. November 1854 im Lazarett in Scutari ankommt, sterben im Schnitt vier von zehn Patienten. Mithilfe von statistischen Analysen und deren visueller Aufbereitung kann Nightingale die Sterblichkeitsrate unter den verletzten und kranken Soldaten drastisch senken. Den Artikel von Manon Bischoff aus der Reihe „Die fabelhafte Welt der Mathematik“ über Florence Nightingale und die Datenvisualisierung könnt ihr hier lesen. Ein Archiv der schriftlichen Arbeiten von Florence Nightingale findet ihr hier. Und den Nachruf über Florence Nightingale, der am 15. August 1910 in der Times erschienen ist, lest ihr hier nach. Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:01) Einleitung (00:03:23) Der frühe Wunsch nach Unabhängigkeit (00:06:34) Alles für den Traumjob Krankenschwester (00:10:43) Als Krankenpflegerin in den Krimkrieg (00:16:36) Nightingales Engagement im Lazarett (00:21:47) Visualisierung von Daten (00:24:59) Die Macht der Statistik (00:30:13) Manipulative Diagramme (00:33:53) Fazit & Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-florence-nightingale

Wie wichtig ist Storytelling für YouTube Videos und wie setzen wir das auf unseren Kanälen um? Die Väter Lars, ehemals angehender Gymnasiallehrer für Mathematik und Informatik und Andi aka Crocodileandy, gelernter Architekt, sind auf Umwegen zu Social Media Stars geworden. Mit Kreativität und dem Willen anderen etwas beizubringen haben sie mit Hilfe von Minecraft ihre Reichweite gewonnen. In dem Podcast "Besser als Nackt" dreht sich alles um die unverblümte Wahrheit des Lebens. Viel Spaß beim Anhören!

Das Langlands-Programm will die Mathematik revolutionieren. 2024 gelang Forschenden ein wichtiger Durchbruch. Was hinter dem Projekt steckt — und was ein mathematischer Erotikfilm damit zu tun hat. (00:00:00) Intro (00:00:45) Begrüßung und Opener: Das Langlands-Programm (00:01:52) Das Langlands-Programm ist … kompliziert (00:03:24) Das Ziel des Langlands-Programm: Algebra trifft Geometrie (00:07:21) Wie funktioniert dieses Programm? (00:10:53) Der Beef um die dritte Brücke (00:13:02) Der 1000-seitige Beweis der dritten Brücke (00:20:23) Ein Mathe-Erotikfilm! WTF? (00:23:29) Verabschiedung Hier entlang geht's zu den Links unserer Werbepartner: https://detektor.fm/werbepartner/spektrum-der-wissenschaft >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/spektrum-podcast-langlands-programm

Das Langlands-Programm will die Mathematik revolutionieren. 2024 gelang Forschenden ein wichtiger Durchbruch. Was hinter dem Projekt steckt — und was ein mathematischer Erotikfilm damit zu tun hat. (00:00:00) Intro (00:00:45) Begrüßung und Opener: Das Langlands-Programm (00:01:52) Das Langlands-Programm ist … kompliziert (00:03:24) Das Ziel des Langlands-Programm: Algebra trifft Geometrie (00:07:21) Wie funktioniert dieses Programm? (00:10:53) Der Beef um die dritte Brücke (00:13:02) Der 1000-seitige Beweis der dritten Brücke (00:20:23) Ein Mathe-Erotikfilm! WTF? (00:23:29) Verabschiedung Hier entlang geht's zu den Links unserer Werbepartner: https://detektor.fm/werbepartner/spektrum-der-wissenschaft >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/spektrum-podcast-langlands-programm

Ein Professor der Mathematik - technikfeindlich und weltfremd - erhält im Rahmen eines Forschungsauftrags eine neuartige Apparatur in sein Zuhause. Zunächst verblüfft über die Möglichkeiten, scheint die Maschine bald ein Eigenleben zu entwickeln. Mit jeder weiteren erstaunlichen Leistung wird dem Professor das sogenannte „Elektronengehirn“ unheimlicher. Wie stellte man sich in den 1960er-Jahren Künstliche Intelligenz vor? Im Hörspiel „Aufzeichnungen eines ordentlichen Menschen“ aus dem Jahr 1967 nimmt Heinz von Cramer einiges lustvoll vorweg. Die heutigen technischen Möglichkeiten waren in den 1960ern natürlich noch in weiter Ferne - doch die Ambivalenz dieser neuen Technologie ist bereits deutlich spürbar. Mit: Willy Trenk-Trebitsch, Maria Donnerstag, Erwin Scherschel, Claus Villinger. Regie: Heinz von Cramer Produktion: hr/SR/SDR/SWF 1967 | ca. 65 Min. (Audio verfügbar bis 09.05.2026)

Das Langlands-Programm will die Mathematik revolutionieren. 2024 gelang Forschenden ein wichtiger Durchbruch. Was hinter dem Projekt steckt — und was ein mathematischer Erotikfilm damit zu tun hat. (00:00:00) Intro (00:00:45) Begrüßung und Opener: Das Langlands-Programm (00:01:52) Das Langlands-Programm ist … kompliziert (00:03:24) Das Ziel des Langlands-Programm: Algebra trifft Geometrie (00:07:21) Wie funktioniert dieses Programm? (00:10:53) Der Beef um die dritte Brücke (00:13:02) Der 1000-seitige Beweis der dritten Brücke (00:20:23) Ein Mathe-Erotikfilm! WTF? (00:23:29) Verabschiedung Hier entlang geht's zu den Links unserer Werbepartner: https://detektor.fm/werbepartner/spektrum-der-wissenschaft >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/spektrum-podcast-langlands-programm

Als der französische Mathematiker Cédric Villani 2010 die Fields-Medaille gewinnt, ist das der Höhepunkt seiner Karriere als mathematischer Forscher — doch sie markiert zugleich den Startpunkt einer neuen Karriere als wissenschaftlicher Kommunikator und Politiker. Den Disney-Kurzfilm „Donald in Mathmagic Land“ könnt ihr hier anschauen. Manon und Demian bei „Behind Science“ über die Geschichte der Zahl Null könnt ihr hier anhören. Demian bei „Behind Science“ über Mathe im Café findet ihr hier. Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:02) Einleitung (00:03:34) Wozu Wissenschaftskommunikation? (00:06:08) Villani: Mathe-Liebe auf den ersten Blick (00:09:53) Eine steile Forschungskarriere (00:14:20) Die Folgen der Fields-Medaille (00:17:14) Villani zwischen Wissenschaft und Politik (00:20:45) Die Komplexität der Boltzmann-Gleichung (00:24:56) Physikalische Systeme und ihre Zeitrichtung (00:30:36) Die zunehmende Komplexität der Welt (00:37:46) Manon und Demian über Forschung & Wissenschaftskommunikation (00:40:20) Fazit & Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-cedric-villani

Als der französische Mathematiker Cédric Villani 2010 die Fields-Medaille gewinnt, ist das der Höhepunkt seiner Karriere als mathematischer Forscher — doch sie markiert zugleich den Startpunkt einer neuen Karriere als wissenschaftlicher Kommunikator und Politiker. Den Disney-Kurzfilm „Donald in Mathmagic Land“ könnt ihr hier anschauen. Manon und Demian bei „Behind Science“ über die Geschichte der Zahl Null könnt ihr hier anhören. Demian bei „Behind Science“ über Mathe im Café findet ihr hier. Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:02) Einleitung (00:03:34) Wozu Wissenschaftskommunikation? (00:06:08) Villani: Mathe-Liebe auf den ersten Blick (00:09:53) Eine steile Forschungskarriere (00:14:20) Die Folgen der Fields-Medaille (00:17:14) Villani zwischen Wissenschaft und Politik (00:20:45) Die Komplexität der Boltzmann-Gleichung (00:24:56) Physikalische Systeme und ihre Zeitrichtung (00:30:36) Die zunehmende Komplexität der Welt (00:37:46) Manon und Demian über Forschung & Wissenschaftskommunikation (00:40:20) Fazit & Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-cedric-villani

In this episode Gudrun speaks with Nadja Klein and Moussa Kassem Sbeyti who work at the Scientific Computing Center (SCC) at KIT in Karlsruhe. Since August 2024, Nadja has been professor at KIT leading the research group Methods for Big Data (MBD) there. She is an Emmy Noether Research Group Leader, and a member of AcademiaNet, and Die Junge Akademie, among others. In 2025, Nadja was awarded the Committee of Presidents of Statistical Societies (COPSS) Emerging Leader Award (ELA). The COPSS ELA recognizes early career statistical scientists who show evidence of and potential for leadership and who will help shape and strengthen the field. She finished her doctoral studies in Mathematics at the Universität Göttingen before conducting a postdoc at the University of Melbourne as a Feodor-Lynen fellow by the Alexander von Humboldt Foundation. Afterwards she was a Professor for Statistics and Data Science at the Humboldt-Universität zu Berlin before joining KIT. Moussa joined Nadja's lab as an associated member in 2023 and later as a postdoctoral researcher in 2024. He pursued a PhD at the TU Berlin while working as an AI Research Scientist at the Continental AI Lab in Berlin. His research primarily focuses on deep learning, developing uncertainty-based automated labeling methods for 2D object detection in autonomous driving. Prior to this, Moussa earned his M.Sc. in Mechatronics Engineering from the TU Darmstadt in 2021. The research of Nadja and Moussa is at the intersection of statistics and machine learning. In Nadja's MBD Lab the research spans theoretical analysis, method development and real-world applications. One of their key focuses is Bayesian methods, which allow to incorporate prior knowledge, quantify uncertainties, and bring insights to the “black boxes” of machine learning. By fusing the precision and reliability of Bayesian statistics with the adaptability of machine and deep learning, these methods aim to leverage the best of both worlds. The KIT offers a strong research environment, making it an ideal place to continue their work. They bring new expertise that can be leveraged in various applications and on the other hand Helmholtz offers a great platform in that respect to explore new application areas. For example Moussa decided to join the group at KIT as part of the Helmholtz Pilot Program Core-Informatics at KIT (KiKIT), which is an initiative focused on advancing fundamental research in informatics within the Helmholtz Association. Vision models typically depend on large volumes of labeled data, but collecting and labeling this data is both expensive and prone to errors. During his PhD, his research centered on data-efficient learning using uncertainty-based automated labeling techniques. That means estimating and using the uncertainty of models to select the helpful data samples to train the models to label the rest themselves. Now, within KiKIT, his work has evolved to include knowledge-based approaches in multi-task models, eg. detection and depth estimation — with the broader goal of enabling the development and deployment of reliable, accurate vision systems in real-world applications. Statistics and data science are fascinating fields, offering a wide variety of methods and applications that constantly lead to new insights. Within this domain, Bayesian methods are especially compelling, as they enable the quantification of uncertainty and the incorporation of prior knowledge. These capabilities contribute to making machine learning models more data-efficient, interpretable, and robust, which are essential qualities in safety-critical domains such as autonomous driving and personalized medicine. Nadja is also enthusiastic about the interdisciplinarity of the subject — repeatedly changing the focus from mathematics to economics to statistics to computer science. The combination of theoretical fundamentals and practical applications makes statistics an agile and important field of research in data science. From a deep learning perspective, the focus is on making models both more efficient and more reliable when dealing with large-scale data and complex dependencies. One way to do this is by reducing the need for extensive labeled data. They also work on developing self-aware models that can recognize when they're unsure and even reject their own predictions when necessary. Additionally, they explore model pruning techniques to improve computational efficiency, and specialize in Bayesian deep learning, allowing machine learning models to better handle uncertainty and complex dependencies. Beyond the methods themselves, they also contribute by publishing datasets that help push the development of next-generation, state-of-the-art models. The learning methods are applied across different domains such as object detection, depth estimation, semantic segmentation, and trajectory prediction — especially in the context of autonomous driving and agricultural applications. As deep learning technologies continue to evolve, they're also expanding into new application areas such as medical imaging. Unlike traditional deep learning, Bayesian deep learning provides uncertainty estimates alongside predictions, allowing for more principled decision-making and reducing catastrophic failures in safety-critical application. It has had a growing impact in several real-world domains where uncertainty really matters. Bayesian learning incorporates prior knowledge and updates beliefs as new data comes in, rather than relying purely on data-driven optimization. In healthcare, for example, Bayesian models help quantify uncertainty in medical diagnoses, which supports more risk-aware treatment decisions and can ultimately lead to better patient outcomes. In autonomous vehicles, Bayesian models play a key role in improving safety. By recognizing when the system is uncertain, they help capture edge cases more effectively, reduce false positives and negatives in object detection, and navigate complex, dynamic environments — like bad weather or unexpected road conditions — more reliably. In finance, Bayesian deep learning enhances both risk assessment and fraud detection by allowing the system to assess how confident it is in its predictions. That added layer of information supports more informed decision-making and helps reduce costly errors. Across all these areas, the key advantage is the ability to move beyond just accuracy and incorporate trust and reliability into AI systems. Bayesian methods are traditionally more expensive, but modern approximations (e.g., variational inference or last layer inference) make them feasible. Computational costs depend on the problem — sometimes Bayesian models require fewer data points to achieve better performance. The trade-off is between interpretability and computational efficiency, but hardware improvements are helping bridge this gap. Their research on uncertainty-based automated labeling is designed to make models not just safer and more reliable, but also more efficient. By reducing the need for extensive manual labeling, one improves the overall quality of the dataset while cutting down on human effort and potential labeling errors. Importantly, by selecting informative samples, the model learns from better data — which means it can reach higher performance with fewer training examples. This leads to faster training and better generalization without sacrificing accuracy. They also focus on developing lightweight uncertainty estimation techniques that are computationally efficient, so these benefits don't come with heavy resource demands. In short, this approach helps build models that are more robust, more adaptive to new data, and significantly more efficient to train and deploy — which is critical for real-world systems where both accuracy and speed matter. Statisticians and deep learning researchers often use distinct methodologies, vocabulary and frameworks, making communication and collaboration challenging. Unfortunately, there is a lack of Interdisciplinary education: Traditional academic programs rarely integrate both fields. It is necessary to foster joint programs, workshops, and cross-disciplinary training can help bridge this gap. From Moussa's experience coming through an industrial PhD, he has seen how many industry settings tend to prioritize short-term gains — favoring quick wins in deep learning over deeper, more fundamental improvements. To overcome this, we need to build long-term research partnerships between academia and industry — ones that allow for foundational work to evolve alongside practical applications. That kind of collaboration can drive more sustainable, impactful innovation in the long run, something we do at methods for big data. Looking ahead, one of the major directions for deep learning in the next five to ten years is the shift toward trustworthy AI. We're already seeing growing attention on making models more explainable, fair, and robust — especially as AI systems are being deployed in critical areas like healthcare, mobility, and finance. The group also expect to see more hybrid models — combining deep learning with Bayesian methods, physics-based models, or symbolic reasoning. These approaches can help bridge the gap between raw performance and interpretability, and often lead to more data-efficient solutions. Another big trend is the rise of uncertainty-aware AI. As AI moves into more high-risk, real-world applications, it becomes essential that systems understand and communicate their own confidence. This is where uncertainty modeling will play a key role — helping to make AI not just more powerful, but also more safe and reliable. The lecture "Advanced Bayesian Data Analysis" covers fundamental concepts in Bayesian statistics, including parametric and non-parametric regression, computational techniques such as MCMC and variational inference, and Bayesian priors for handling high-dimensional data. Additionally, the lecturers offer a Research Seminar on Selected Topics in Statistical Learning and Data Science. The workgroup offers a variety of Master's thesis topics at the intersection of statistics and deep learning, focusing on Bayesian modeling, uncertainty quantification, and high-dimensional methods. Current topics include predictive information criteria for Bayesian models and uncertainty quantification in deep learning. Topics span theoretical, methodological, computational and applied projects. Students interested in rigorous theoretical and applied research are encouraged to explore our available projects and contact us for further details. The general advice of Nadja and Moussa for everybody interested to enter the field is: "Develop a strong foundation in statistical and mathematical principles, rather than focusing solely on the latest trends. Gain expertise in both theory and practical applications, as real-world impact requires a balance of both. Be open to interdisciplinary collaboration. Some of the most exciting and meaningful innovations happen at the intersection of fields — whether that's statistics and deep learning, or AI and domain-specific areas like medicine or mobility. So don't be afraid to step outside your comfort zone, ask questions across disciplines, and look for ways to connect different perspectives. That's often where real breakthroughs happen. With every new challenge comes an opportunity to innovate, and that's what keeps this work exciting. We're always pushing for more robust, efficient, and trustworthy AI. And we're also growing — so if you're a motivated researcher interested in this space, we'd love to hear from you." Literature and further information Webpage of the group G. Nuti, Lluis A.J. Rugama, A.-I. Cross: Efficient Bayesian Decision Tree Algorithm, arxiv Jan 2019 Wikipedia: Expected value of sample information C. Howson & P. Urbach: Scientific Reasoning: The Bayesian Approach (3rd ed.). Open Court Publishing Company. ISBN 978-0-8126-9578-6, 2005. A.Gelman e.a.: Bayesian Data Analysis Third Edition. Chapman and Hall/CRC. ISBN 978-1-4398-4095-5, 2013. Yu, Angela: Introduction to Bayesian Decision Theory cogsci.ucsd.edu, 2013. Devin Soni: Introduction to Bayesian Networks, 2015. G. Nuti, L. Rugama, A.-I. Cross: Efficient Bayesian Decision Tree Algorithm, arXiv:1901.03214 stat.ML, 2019. M. Carlan, T. Kneib and N. Klein: Bayesian conditional transformation models, Journal of the American Statistical Association, 119(546):1360-1373, 2024. N. Klein: Distributional regression for data analysis , Annual Review of Statistics and Its Application, 11:321-346, 2024 C.Hoffmann and N.Klein: Marginally calibrated response distributions for end-to-end learning in autonomous driving, Annals of Applied Statistics, 17(2):1740-1763, 2023 Kassem Sbeyti, M., Karg, M., Wirth, C., Klein, N., & Albayrak, S. (2024, September). Cost-Sensitive Uncertainty-Based Failure Recognition for Object Detection. In Uncertainty in Artificial Intelligence (pp. 1890-1900). PMLR. M. K. Sbeyti, N. Klein, A. Nowzad, F. Sivrikaya and S. Albayrak: Building Blocks for Robust and Effective Semi-Supervised Real-World Object Detection pdf. To appear in Transactions on Machine Learning Research, 2025 Podcasts Learning, Teaching, and Building in the Age of AI Ep 42 of Vanishing Gradient, Jan 2025. O. Beige, G. Thäter: Risikoentscheidungsprozesse, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 193, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2019.

Sind Personenkulte gut oder schlecht? Die Väter Lars, ehemals angehender Gymnasiallehrer für Mathematik und Informatik und Andi aka Crocodileandy, gelernter Architekt, sind auf Umwegen zu Social Media Stars geworden. Mit Kreativität und dem Willen anderen etwas beizubringen haben sie mit Hilfe von Minecraft ihre Reichweite gewonnen. In dem Podcast "Besser als Nackt" dreht sich alles um die unverblümte Wahrheit des Lebens. Viel Spaß beim Anhören!

Srinivasa Ramanujan hat einen eigenen Zugang zur Mathematik. Weil er Autodidakt ist und die konventionellen Regeln des Fachs nicht kennt, folgt er seiner Intuition — und schreibt damit Geschichte. Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:06) Einleitung (00:02:59) Indiens Mathematik-Tradition (00:04:46) Ramanujans Jugend und mathematische Prägung (00:09:59) Ramanujans Karriere: Intuition statt Konvention (00:16:38) Einmal England und zurück (00:19:20) Die „Taxicab-Number“: 1729 (00:25:41) Die Formel und der Zufallsfund (00:29:38) Fazit & Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-srinivasa-ramanujan

Was wäre, wenn morgen Social-Media weg wäre? Die Väter Lars, ehemals angehender Gymnasiallehrer für Mathematik und Informatik und Andi aka Crocodileandy, gelernter Architekt, sind auf Umwegen zu Social Media Stars geworden. Mit Kreativität und dem Willen anderen etwas beizubringen haben sie mit Hilfe von Minecraft ihre Reichweite gewonnen. In dem Podcast "Besser als Nackt" dreht sich alles um die unverblümte Wahrheit des Lebens. Viel Spaß beim Anhören!

Heute geht es um Zeitreise und wir erklären euch ziemlich gegen Ende wie ein Zippo die gesamte Menschheit vernichten könnte ... Die Väter Lars, ehemals angehender Gymnasiallehrer für Mathematik und Informatik und Andi aka Crocodileandy, gelernter Architekt, sind auf Umwegen zu Social Media Stars geworden. Mit Kreativität und dem Willen anderen etwas beizubringen haben sie mit Hilfe von Minecraft ihre Reichweite gewonnen. In dem Podcast "Besser als Nackt" dreht sich alles um die unverblümte Wahrheit des Lebens. Viel Spaß beim Anhören!

Pierre de Fermat ist vor allem berühmt für das Mathe-Rätsel, das er der Welt 1641 in einer Randnotiz aufgibt. Daneben gerät der gelernte Jurist in Konfikt mit dem namhaften Philosophen René Descartes — der Mathematik zuliebe. Die Idee für diesen Podcast hat Demian Nahuel Goos am MIP.labor entwickelt, der Ideenwerkstatt für Wissenschaftsjournalismus zu Mathematik, Informatik und Physik an der Freien Universität Berlin, ermöglicht durch die Klaus Tschira Stiftung. (00:00:00) Einleitung (00:04:48) Das Jahrhundert der Mathematik (00:05:45) Fermat zwischen Jura und Mathematik (00:08:36) Wie Descartes die Wissenschaft prägt (00:10:37) Der Konflikt mit Descartes (00:17:57) Der Satz von Fermat (und Pythagoras) (00:22:53) Fermats berühmte Randnotiz (00:24:36) Der Widerspruchsbeweis (00:26:39) Wiles‘ Beweis & der Simpsons-Gag (00:30:46) Fazit & Verabschiedung >> Artikel zum Nachlesen: https://detektor.fm/wissen/geschichten-aus-der-mathematik-pierre-de-fermat

Hui sind wir heute wieder auf Abwegen unterwegs. Aber das Thema, zu dem wir auch immer wieder zurück kommen lautet: Was würdest du deinem Früheren ICH sagen wenn du könntest. Die Väter Lars, ehemals angehender Gymnasiallehrer für Mathematik und Informatik und Andi aka Crocodileandy, gelernter Architekt, sind auf Umwegen zu Social Media Stars geworden. Mit Kreativität und dem Willen anderen etwas beizubringen haben sie mit Hilfe von Minecraft ihre Reichweite gewonnen. In dem Podcast "Besser als Nackt" dreht sich alles um die unverblümte Wahrheit des Lebens. Viel Spaß beim Anhören!

Heute starten wir, nach einem kurzen König der Löwen Intro, mit der Frage: Ist Minecraft Tod. Eine Frage die für uns und unsere YouTube Kanäle nicht ganz unbedeutend ist. Die Väter Lars, ehemals angehender Gymnasiallehrer für Mathematik und Informatik und Andi aka Crocodileandy, gelernter Architekt, sind auf Umwegen zu Social Media Stars geworden. Mit Kreativität und dem Willen anderen etwas beizubringen haben sie mit Hilfe von Minecraft ihre Reichweite gewonnen. In dem Podcast "Besser als Nackt" dreht sich alles um die unverblümte Wahrheit des Lebens. Viel Spaß beim Anhören!

Schaffen wir es diesmal den ganzen Podcast über positiv zu bleiben? Finde es heraus und höre unsere heutige Feelgood Podcast Folge! Die Väter Lars, ehemals angehender Gymnasiallehrer für Mathematik und Informatik und Andi aka Crocodileandy, gelernter Architekt, sind auf Umwegen zu Social Media Stars geworden. Mit Kreativität und dem Willen anderen etwas beizubringen haben sie mit Hilfe von Minecraft ihre Reichweite gewonnen. In dem Podcast "Besser als Nackt" dreht sich alles um die unverblümte Wahrheit des Lebens. Viel Spaß beim Anhören!

Besteht das Universum aus Mathematik? Sind wir selbst nur Mathematik? Und was soll das überhaupt heißen? Mehr zur Theorie des mathematischen Universums erfahrt ihr in der neuen Folge der Sternengeschichten. STERNENGESCHICHTEN LIVE TOUR 2025! Tickets unter https://sternengeschichten.live Wer den Podcast finanziell unterstützen möchte, kann das hier tun: Mit PayPal (https://www.paypal.me/florianfreistetter), Patreon (https://www.patreon.com/sternengeschichten) oder Steady (https://steadyhq.com/sternengeschichten)

STERNENGESCHICHTEN LIVE TOUR 2025! Tickets unter https://sternengeschichten.live Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Asteroid mit der Erde kollidiert? Und warum können wir das nicht immer mit Sicherheit sagen? Mehr über die Mathematik der Kollisionen erfahrt ihr in der neuen Folge der Sternengeschichten. Wer den Podcast finanziell unterstützen möchte, kann das hier tun: Mit PayPal (https://www.paypal.me/florianfreistetter), Patreon (https://www.patreon.com/sternengeschichten) oder Steady (https://steadyhq.com/sternengeschichten)