Aufstiegskongress 2020 – ONLINE ONLY: Data Mining und Maschinelles Lernen in der Bewegungs- und Trainingswissenschaft
Wegen Corona 2020 nur digital: Sowohl FIBO als auch Aufstiegskongress werden 2020 als reine Online-Events stattfinden. Da die Fitness- und Gesundheitsbranche schwer von der Corona-Krise getroffen wurde, stellen die Veranstalter von DHfPG), BSA-Akademie und BSA-Zert als Zeichen der Unterstützung den Online-Kongress vollkommen kostenfrei zur Verfügung. Registrierte Teilnehmende können alle Inhalte ab dem 1. Oktober 2020 für drei Monate digital nutzen. Wir liefern ihnen vorab einen Ausblick auf das Event-Highlight – und veröffentlichen in loser Reihenfolge hier die Top-Themen und -Referenten.
![Vortrag 'Data Mining und Maschinelles Lernen in der Bewegungs- und Trainingswissenschaft' von Carlo Dindorf, TU Kaiserslautern Vortrag 'Data Mining und Maschinelles Lernen in der Bewegungs- und Trainingswissenschaft' von Carlo Dindorf, TU Kaiserslautern](/fileadmin/_processed_/a/c/csm_daten_aufstiegskongress_85c560453a.jpg)
WAS?
Vortrag 'Data Mining und Maschinelles Lernen in der Bewegungs- und Trainingswissenschaft'
Carlo Dindorf, Sportwissenschaftler
WANN?
Donnerstag, 01.10.2020
bis Donnerstag 31.12.2020
Der Aufstiegskongress 2020 – ONLINE ONLY bietet ein interessantes und umfangreiches Programm mit Fach-Foren, Vorträgen und Intensivseminaren zu aktuellen Themen der Fitness- und Gesundheitsbranche. (Lesen Sie auch: 'Infografik – Der digitale Aufstiegskongress')
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UND
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'Forum Wissenschaft' mit Carlo Dindorf
Erleben sie Top-Referenten aus den Bereichen Management, Trainingswissenschaft, Gruppentraining, Ernährung, Coaching und BGM. Wir stellen sie Ihnen hier in loser Reihenfolge vor. Heute: Carlo Dindorf.
'Alternative Ansätze zur Bewältigung der Datenflut' – mit diesem Thema befasst sich Carlo Dindorf in seinem Beitrag im 'Forum Wisssenschaft' auf dem diesjährigen Aufstiegskongress.
In Carlo Dindorfs Vortrag erfahren Sie:
- wie moderne Technologien Prognosen verbessern und neues Wissen generieren
- wie trotz unübersichtlicher Datenlage bedeutsame Informationen extrahiert werden
- welche Strategien zu Maschinellem Lernen und Data Mining vielversprechende Resultate erzielen
- wie dieses Wissen in Bezug auf Bewegungs- und Trainingswissenschaft eingesetzt werden kann
Bewegung, Haltung und sportliche Leistungsfähigkeit sind komplexe, multivariate Phänomene. Moderne Technologien ermöglichen es, diese durch Erhebung großer Datenmengen umfassend abzubilden. Im Vergleich zu früher entstehen durch die Berücksichtigung neuer Aspekte Potenziale, Prognosen zu verbessern und neues Wissen zu generieren.
Sinnvoller Umgang mit Datenflut
Andererseits wird durch diese Entwicklung die Datenlage immer unübersichtlicher und es wird zunehmend wichtiger, bedeutsame Informationen zu extrahieren. Trainer und Sportler stehen vor der zentralen Herausforderung, mit der Menge an Daten adäquat umzugehen und diese bestmöglich zu nutzen.
Neue Forschungsgebiete
Strategien zu Maschinellem Lernen und Data Mining konnten in weitreichenden Domänen vielversprechende Resultate erzielen. Der Einsatz in der Bewegungs- und Trainingswissenschaft fällt bislang jedoch begrenzt aus.
Anhand relevanter Praxisbeispiele sowie eigener Forschungsarbeiten soll der Vortrag mögliche Einsatzfelder innerhalb der Bewegungs- und Trainingswissenschaft beleuchten sowie Potenziale und Grenzen der Methodik herausstellen.
![Carlo Dindorf, Doktorand Sportwissenschaft TU Kaiserslautern; Schwerpunkte Data Mining, Maschinelles Lernen Carlo Dindorf, Doktorand Sportwissenschaft TU Kaiserslautern; Schwerpunkte Data Mining, Maschinelles Lernen](/fileadmin/user_upload/Bilder_news/2020/09_september/15_bis_16/dindorf.jpg)
Über den Referenten
Carlo Dindorf studierte Sport, Chemie und Bildungswissenschaften an der TU Kaiserslautern. Bereits während seines Studiums sammelte er als wissenschaftliche Hilfskraft Erfahrungen in den Bereichen der Sportpädagogik, Sportsoziologie und der Trainingswissenschaft.
Seit 2019 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Dozent im Fachgebiet Sportwissenschaft in der AG Fröhlich an der TU Kaiserslautern beschäftigt. Dort ist er unter anderem in der Leistungsdiagnostik tätig. Eigene sportpraktische Erfahrungen bringt er durch seine langjährige Aktivität im Radrennsport ein.
In seiner Forschung beschäftigt er sich schwerpunktmäßig mit dem Einsatz von Data Mining und Maschinellem Lernen mit besonderem Fokus auf die Haltungs- und Bewegungsanalyse.
Kongressmotto & digitale Inhalte
Die Vorträge des Aufstiegskongresses 2020 stehen unter dem Motto: 'time for action – Perspektiven schaffen und sichern. Nachhaltigkeit in der Unternehmensführung'.
Allen angemeldeten Teilnehmenden stehen alle Inhalte vom 1. Oktober bis 31. Dezember 2020 kostenlos zur Verfügung.
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