Forschende
44 Treffer mit Thema „Maschinelles Lernen“ in Lebenswissenschaftliche Fakultät, Kultur-, Juristische Fakultät, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät · Themen-Filter entfernen
Die Forschung von Prof. Dr. Matthias König konzentriert sich auf die Entwicklung mathematischer Modelle und Computersimulationen zur Verbesserung der Leberchirurgie und Transplantationsmedizin.
Prof. Dr. Uwe Ohler entwickelt aktuell bioinformatische Methoden und Deep-Learning-Modelle, um komplexe Genexpressionsdaten aus Einzelzellanalysen und Hochdurchsatz-Sequenzierung zu interpretieren.
Prof. Dr. Lydia Fehm forscht auf dem Gebiet der personalisierten Psychotherapie, insbesondere bei Angststörungen und internalisierenden Erkrankungen.
Die Forschung von Dr. Bierbach konzentriert sich auf das kollektive Verhalten und die kognitive Anpassung in Tiergruppen, insbesondere bei Fischschwärmen.
Das Profil verbindet tiefgreifende Expertise in der Wissenschafts- und Kulturgeschichte, insbesondere im Bereich Museologie, Kunstgeschichte und Archäologie, mit aktueller Forschung in der Hochenergiephysik und Materialwissenschaft.
Die Forschung von Prof. Dr. Timo Kautz konzentriert sich auf nachhaltige Agrarsysteme, insbesondere die Rolle von Bodenbioporen, Wurzelwachstum und Nährstoffmanagement unter Klimastress.
Die Forschung von Prof. Hammerstein verbindet experimentelle Biologie mit theoretischer Modellierung und Computersimulation.
Die Forschung von Dr. Alona Zharova konzentriert sich auf die Entwicklung KI-gestützter Empfehlungssysteme zur Steigerung der Energieeffizienz in Privathaushalten und Smart Homes.
Die Forschung von Prof. Dr. Thomas Wischmeyer konzentriert sich auf das Verfassungsrecht, insbesondere auf ungeschriebene Normen und deren vergleichende Analyse.
Dr. Thorsten Rocksch forscht auf dem Gebiet der kontrollierten Umgebungslandwirtschaft, insbesondere im Gartenbau und in der urbanen Landwirtschaft.
Die Forschung von Prof. Dr. Sebastian Markett konzentriert sich auf die Integration von Neurowissenschaften, Genetik und Kognition, um biologische Alterungsprozesse und psychische Gesundheit zu verstehen.
Das Projekt untersucht, wie Beschäftigte ihre ehrenamtlichen Tätigkeiten im Kontext von KI-bedingter Automatisierung anpassen ('craften').
Das Projekt entwickelt KI-gestützte statistische Methoden, insbesondere interpretierbares maschinelles Lernen, um sozioökonomische Indikatoren präziser zu schätzen.
Die Forschung von Dr. Marion Rivalan konzentriert sich auf die neurowissenschaftlichen Grundlagen des Verhaltens, insbesondere die Rolle von Serotonin bei Aggression, sozialer Interaktion und Entscheidungsfindung.
Dr. Luis Miranda forscht an der Humboldt-Universität zu Berlin im Bereich Biosystems Engineering.
Sigbert Klinke forscht auf den Gebieten der Hochschuldidaktik, Statistik und digitalen Lernmethoden.
Die Forschung von Dr. Christoph Schmal konzentriert sich auf die mathematische Modellierung und Computersimulation circadianer Rhythmen in biologischen Systemen.
Die Forschung von Dr. Christophel konzentriert sich auf die neuronalen Grundlagen des Arbeitsgedächtnisses im menschlichen Gehirn, insbesondere auf die verteilte kortikale Repräsentation visueller und verbaler Informationen.
Die Forschung von Prof. Dr. Markus Landthaler konzentriert sich auf molekulare Mechanismen der Genregulation, insbesondere im Kontext von viralen Infektionen und zellulären Antwortprozessen.
Die Forschung von Prof. Dr. Daniel Guhl konzentriert sich auf die empirische Analyse des Verbraucherverhaltens in digitalen und dynamischen Märkten.