Die HIDA Lecture Series on AI beleuchtet die Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in unterschiedlichen Wirkungsbereichen.
Im Fokus stehen dabei die Auswirkungen von KI und Machine Learning auf wissenschaftliche Praxis und gesellschaftliche Prozesse.
Die Referentinnen und Referenten sind hochqualifizierte Forschende aus der Helmholtz-Gemeinschaft und ihren Partnerinstitutionen. Sie stellen ihre Arbeit vor und geben Einblicke in die vielfältigen Themenfelder aktueller KI-Forschung. Unsere Lectures finden monatlich statt und widmen sich jeweils einem anderen Thema. Die Teilnahme ist kostenfrei!
Auf dieser Seite finden Sie sowohl eine Übersicht über die kommenden Termine als auch eine Sammlung vergangener Lectures – mit der Möglichkeit, diese jederzeit erneut anzuschauen.
Kommende Lectures
When AI Performance Misleads: From Success in Papers to Failure in Practice
Referent: Annika Reinke, DKFZ/Helmholtz Imaging
Datum: 19.02.2026, 11:00 Uhr
Generative AI in Education: From Research to Personalized, Real-World Applications
Referent: Enkelejda Kasneci, TUM School of Social Sciences and Technology
Datum: 13.03.2026, 11:00 Uhr
KI-Forschung teilen. Wissen vermitteln.
Wir laden Forschende herzlich ein, ihre Arbeiten und Perspektiven in einer kostenfreien Online-Lecture vorzustellen. Bei Interesse senden Sie bitte ein kurzes Abstract Ihres Vortrags an Viktoria Schwarze.
Vergangene Lectures
Bereits seit mehreren Jahren organisiert HIDA monatlich spannende Vorträge zu den Zukunftsthemen Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Science. Die meisten Vorträge wurden aufgezeichnet und auf unserem YouTube-Kanal veröffentlicht. Hier finden Sie die entsprechende Playlist.
Zusätzlich haben wir die vergangenen Lectures thematisch aufbereitet. So finden Sie schnell und übersichtlich die Lecture, die Sie interessiert.
AI & Ethics
AI & Ethics
KI verändert unseren Alltag grundlegend – und stellt unser ethisches Verständnis auf die Probe. Wo liegen unsere Grenzen? Wer kontrolliert KI? Und wollen wir das überhaupt? Diese Lectures widmen sich den komplexen ethischen Fragen rund um Künstliche Intelligenz. Jetzt ansehen!
The Ethics of AI: Foundations of Applied Ethics and Emerging Risks from AI Development
Ethical Considerations on Hate Speech and AI
Contextualizing LLMs – What are the Social and Ethical Implications?
Fostering Research Integrity in an AI-Driven World
Ally or Adversary: Examining the Impact of Large Language Models on Academics and Academic Work
AI & Health
AI & Health
Wie lassen sich KI und Machine Learning sinnvoll in der Gesundheitsforschung und -versorgung einsetzen? Diese Lectures beleuchten Chancen, Potenziale und Herausforderungen von Künstlicher Intelligenz in der Medizin.
Squiggles to the Rescue: How AI can Support our Understanding of Resistant Bugs
Machine Learning for Precision Medicine: Avenues and Roadblocks
Large-Scale Brain Decoding - Taking Advantage of Physiological Diversity
FAIR clinical IT-infrastructure for the virtual human twin
Towards AI-Based Precision Neurology
Synergies between mechanistic and data-driven models in medical research
AI & Technology
AI & Technology
Alle sprechen von KI - doch was steckt eigentlich dahinter? Wie funktionieren Large Language Models wie ChatGPT und neuronale Netze? Und wie vertrauenswürdig sind KI-Systeme wirklich? Diese Lectures beleuchten die technologischen Grundlagen, Funktionsweisen und Risiken von Künstlicher Intelligenz.
A Short Introduction to Efficient Natural Language Processing
TrustLLM - Towards Trustworthy and Factual Language Models
ChatGPT's Backgrounds: Exploring the World of Large Language Models
ChatGPT in Action: Enhancing Your Workflow
Challenges and Threats in Generative AI: Exploits and Misuse
Übersicht über die vergangenen Referenten
Unsere Lectures werden von führenden Expertinnen und Experten für Data Science und Künstliche Intelligenz gestaltet. Sie kommen aus Forschung und Industrie und geben Einblicke in aktuelle Entwicklungen sowie deren Auswirkungen auf Wissenschaft, Gesellschaft und Technologie.
Hier finden Sie eine Übersicht der Referentinnen und Referenten.
Blake Richards/MILA
Blake Richards
Blake Richards ist außerordentlicher Professor an der McGill University sowie Mitglied von Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute.
Richards' Forschung liegt an der Schnittstelle von Neurowissenschaften und KI. Für seine Arbeit wurde er bereits mehrfach ausgezeichnet, darunter mit dem NSERC Arthur B. McDonald Fellowship in 2022. Er war von 2011 bis 2013 Banting Postdoctoral Fellow am SickKids Hospital.
Er hielt eine Lecture "Large-Scale Brain Decoding - Taking Advantage of Physiological Diversity".
Simon Eickoff/FZJ
Simon Eickoff
Simon Eickhoff ist Professor und Lehrstuhlinhaber des Instituts für Systemische Neurowissenschaften an der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf und Direktor des Institut für Neurowissenschaften und Medizin: Gehirn und Verhalten (INM-7) am Forschungszentrum Jülich.
An der Schnittstelle von Neuroanatomie, Datenwissenschaft und Hirnmedizin arbeitet er daran, die Organisation des menschlichen Gehirns und seine interindividuelle Variabilität detaillierter zu erfassen. Ziel ist es, Veränderungen im Alter sowie neurologische und psychiatrische Störungen besser zu verstehen.
Dazu entwickelt und nutzt er innovative Werkzeuge für die groß angelegte, multimodale Analyse von Gehirnstruktur, -funktion und -konnektivität sowie maschinelles Lernen, um kognitive und sozioaffektive Merkmale einzelner Personen vorherzusagen und Anwendungen in der Präzisionsmedizin voranzutreiben.
Er hielt die Lecture "Machine Learning for Precision Medicine: Avenues and Roadblocks".
Lea Schönherr/CISPA
Lea Schönherr
Lea Schönherr ist Tenure-Track-Faculty am CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit. Sie forscht zu Informationssicherheit mit einem Schwerpunkt auf Adversarial Machine Learning.
Sie promovierte 2021 an der Ruhr-Universität Bochum, wo sie von Professor Dr.-Ing. Dorothea Kolossa in der Arbeitsgruppe Kognitive Signalverarbeitung betreut wurde. Sie erhielt zwei Stipendien von UbiCrypt (DFG-Graduiertenkolleg) und CASA (DFG-Exzellenzcluster).
Sie hielt die Lecture "Challenges and Threats in Generative AI: Exploits and Misuse"
Sahar Abdelnabi/ELLIS
Sahar Abdelnabi
Sahar Abdelnabi leitet die Forschungsgruppe COMPASS am ELLIS Institute Tübingen, am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme und am Tübingen AI Center.
Zuvor war sie als KI-Sicherheitsforscherin bei Microsoft tätig. Sie promovierte am CISPA Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit unter der Betreuung von Prof. Dr. Mario Fritz.
Sie hielt die Lecture "On New Security and Safety Challenges Posed by LLMs and How to Evaluate Them".
Anne Torill Nordsletta/Norwegian Center for E-health Research
Anne Torill Nordsletta
Anne Torill Nordsletta ist Abteilungsleiterin am Norwegian Centre for E-Health Research. Sie war maßgeblich an der Gründung der Abteilung für KI und Gesundheitsanalytik des Zentrums beteiligt sowie eines nationalen Netzwerks für KI im norwegischen Gesundheitswesen (KIN) beteiligt.
Sie hielt die Lecture "Clinical Large Language Models in Healthcare – Applications, Challenges, and Opportunities".
Jörg Pohle/HIIG
Jörg Pohle
Jörg Pohle ist Postdoc und Leiter des Forschungsprogramms "Daten, Akteure, Infrastrukturen: Governance datengetriebener Innovation und Cybersicherheit" am Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft in Berlin.
Er hielt die Lecture "Ally or Adversary: Examining the Impact of Large Language Models on Academics and Academic Work"
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