Forschende
53 Treffer mit Thema „Maschinelles Lernen“ in Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Philosophische Fakultät, Juristische Fakultät · Themen-Filter entfernen
Prof. Dr. Ralf Reulke forscht schwerpunktmäßig auf den Gebieten der Bildverarbeitung, Fernerkundung und optischen Sensorsysteme.
Die Person forscht aktuell an der Entwicklung energieeffizienter und adaptiver Datenanalyse-Workflows sowie an der Anwendung von Large Language Models (LLMs) zur Unterstützung klinischer Entscheidungen in der Onkologie.
Die Forschung von Prof. Dr. Patrick Hostert konzentriert sich auf die satellitengestützte Erdbeobachtung und die Entwicklung fortschrittlicher Datenanalyseverfahren, insbesondere unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.
Die Forschung von Prof. Dr. Philipp Adelhelm konzentriert sich auf die Entwicklung nachhaltiger Batterietechnologien, insbesondere Natrium-Ionen- und Festkörperbatterien, um ressourcenkritische Elemente wie Lithium und Kobalt zu ersetzen.
Prof. Dr. Verena Hafner forscht an den Schnittstellen von Robotik, Künstlicher Intelligenz und Kognitionswissenschaften.
Prof. Dr. Niels Pinkwart forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Bildung, mit einem Schwerpunkt auf intelligenten Tutorensystemen, adaptivem Lernen und Learning Analytics.
Joachim Sauer forscht auf dem Gebiet der theoretischen Quantenchemie mit Schwerpunkt auf katalytischen Reaktionen an Festkörperoberflächen und in porösen Materialien.
Prof. Dr. Michael Hintermüller forscht auf dem Gebiet der mathematischen Optimierung und numerischen Methoden mit Schwerpunkt auf partiellen Differentialgleichungen, inversen Problemen und Gleichgewichtsmodellen.
Prof. Dr. Markus Reiß forscht auf dem Gebiet der mathematischen Statistik mit Schwerpunkt auf Inferenz für stochastische Prozesse und inverse Probleme.
Prof. Dr. Michael Pauen erforscht aktuell im Rahmen des Exzellenzclusters SCIoI die Grundlagen von Intelligenz und Bewusstsein, mit dem Ziel, Erkenntnisse aus Philosophie, Psychologie und Neurowissenschaften zu integrieren.
Die Forschungsprojekte konzentrieren sich auf die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen für die 3D-Rekonstruktion, Bildverarbeitung und Echtzeit-Datenanalyse unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning.
Prof. Vivien Petras forscht an der Schnittstelle von Digital Humanities, Informationswissenschaft und Informatik mit Fokus auf die Entwicklung und Vernetzung von Forschungsdateninfrastrukturen.
Die Forschung konzentriert sich auf die Automatisierung und Qualitätssicherung in der Softwareentwicklung, insbesondere durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Large Language Models.
Prof. Dr. Andrea Walther forscht auf dem Gebiet der angewandten Mathematik mit Schwerpunkt auf algorithmischer Differentiation, Optimierung und inversen Problemen.
Die Forschung von Prof. Dr. Tobia Lakes konzentriert sich auf die Modellierung sozial-ökologischer Systeme unter dem Einfluss des Klimawandels, mit einem Schwerpunkt auf urbanen und ländlichen Räumen.
Die Forschungsaktivitäten konzentrieren sich auf die Digitalisierung und Erschließung kulturellen Erbes, insbesondere durch die Entwicklung und Integration von Forschungsdaten in Infrastrukturen wie Europeana.
Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung und Miniaturisierung von Quantentechnologien, insbesondere Atomuhren, Bose-Einstein-Kondensaten und Atominterferometern, für den Einsatz im Weltraum und unter Schwerelosigkeit.
Dr. Sven Ramelow forscht auf dem Gebiet der Quantenoptik und entwickelt neuartige Bildgebungsverfahren mittels verschränkter Photonen, insbesondere im mittleren Infrarotbereich.
Prof. Dr. Robert Jäschke verbindet Computational Literary Studies mit Data Science, um literaturwissenschaftliche Interpretationsmuster durch Text Mining und KI-Methoden zu analysieren.
Prof. Dr. Marek Kowalski forscht auf dem Gebiet der Astroteilchenphysik und Multimessenger-Astronomie, mit einem Schwerpunkt auf der Analyse von Daten des IceCube-Neutrinoobservatoriums.
Die Forschung von PD Dr. rer. nat. Niels Wessel konzentriert sich auf die nichtlineare Analyse kardiovaskulärer Biosignale zur Verbesserung der medizinischen Diagnostik und Risikoprädiktion.
Prof. Dr. Torsten Hiltmann verbindet historische Forschung, insbesondere zur Heraldik im Mittelalter und in der Frühen Neuzeit, mit digitalen Methoden der Geisteswissenschaften.
Prof. Dr. Holger Schlingloff forscht am Institut für Informatik der Humboldt-Universität mit dem Schwerpunkt Softwaretechnik.
Prof. Dr. Alan Akbik forscht auf dem Gebiet der Computerlinguistik und Künstlichen Intelligence, mit einem Schwerpunkt auf Large Language Models und Deep Learning.