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SUMMARY:We are (still!) not giving data enough credit!
DESCRIPTION:Alexei (Alyosha) Efros ist Professor an der UC Berkeley und geh
 ört dem Berkeley Artificial Intelligence Research Lab (BAIR) an. Zuvor war 
 er ein Jahrzehnt lang an der Carnegie Mellon University tätig und arbeitete
  auch mit der École Normale Supérieure/INRIA und der University of Oxford z
 usammen. Er forscht auf dem Gebiet Computer Vision und Computergrafik, insb
 esondere an der Schnittstelle dieser beiden Bereiche. Sein besonderes Inter
 esse gilt dem Einsatz datengesteuerter Techniken zur Lösung von Problemen, 
 bei denen große Mengen an nicht-gelabelten visuellen Daten zur Verfügung st
 ehen. Er wurde mit zahlreichen Preisen ausgezeichnet, darunter die folgende
 n: ACM Prize in Computing (2016), drei PAMI Helmholtz Test-of-Time Prizes (
 1999,2003,2005), PAMI Thomas S. Huang Memorial Prize (2023). Die Munich AI 
 Lectures sind eine gemeinsame Initiative von baiosphere, Bayerischer Akadem
 ie der Wissenschaften (BAdW), Helmholtz München, Ludwig-Maximilians-Univers
 ität München (LMU), Technischer Universität München (TUM), AI-HUB@LMU, ELLI
 S Chapter Munich, Konrad Zuse School of Excellence in Reliable AI (relAI), 
 Munich Center for Machine Learning (MCML), Munich Data Science Institute (M
 DSI) und Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence (MIRMI), koo
 rdiniert von der Bayerischen KI-Agentur. Ziel ist es, Koryphäen der KI-Fors
 chung nach München zu bringen und den Austausch zu spannenden KI-Themen zu 
 fördern.
LOCATION:Bayerische Akademie der Wissenschaften
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