Forschende
68 Treffer mit Thema „Datenanalyse“ in Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät · Themen-Filter entfernen
Prof. Dr. Ralf Reulke forscht schwerpunktmäßig auf den Gebieten der Bildverarbeitung, Fernerkundung und optischen Sensorsysteme.
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.
Prof. Dr. Tobias Kümmerle erforscht die Wechselwirkungen zwischen Landnutzung, Biodiversität und Klimawandel in sozial-ökologischen Systemen weltweit.
Prof. Dr. Niels Pinkwart forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Bildung, mit einem Schwerpunkt auf intelligenten Tutorensystemen, adaptivem Lernen und Learning Analytics.
Prof. Dr. Caren Tischendorf forscht auf dem Gebiet der angewandten Mathematik mit Schwerpunkt auf der numerischen Simulation und Optimierung komplexer Netzwerksysteme.
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.
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.
Die Forschung von Prof. Dr. Dagmar Haase konzentriert sich auf die Entwicklung und Umsetzung naturbasierter Lösungen (NbS) zur Stärkung der Klimaresilienz und Biodiversität in urbanen Räumen.
Die Forschung konzentriert sich auf die Automatisierung und Qualitätssicherung in der Softwareentwicklung, insbesondere durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Large Language Models.
Die Forschungsaktivitäten konzentrieren sich primär auf die quantitative Analyse von Arbeitsmärkten, Produktivität und makroökonomischen Dynamiken unter Verwendung mathematischer Modellierung und Zeitreihenanalyse.
Prof. Dr. Burkhard Priemer forscht aktuell an der digitalen Professionalisierung von Naturwissenschaftslehrkräften und der Entwicklung von Lehr-Lern-Konzepten für den MINT-Unterricht.
Prof. Dr. Andrea Walther forscht auf dem Gebiet der angewandten Mathematik mit Schwerpunkt auf algorithmischer Differentiation, Optimierung und inversen Problemen.
Prof. Georg Weizsäcker forscht im Bereich der Verhaltensökonomie und kombiniert empirische Methoden wie Laborexperimente und Umfragen mit mathematischer Modellierung.
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.
Prof. Dr. Heiko Lacker forscht im Bereich der Hochenergiephysik, mit einem Schwerpunkt auf dem ATLAS-Experiment am Large Hadron Collider (LHC) am CERN.
Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung analytischer Methoden, insbesondere Massenspektrometrie und Proteomanalyse, zur Charakterisierung von Biomolekülen und Metallkomplexen.
Prof. Dr. Gavril Farkas forscht schwerpunktmäßig auf dem Gebiet der algebraischen Geometrie, insbesondere zur birationalen Geometrie von Modulräumen von Kurven, Syzygien und Koszul-Moduln.
Prof. Dr. Rüdiger Tiemann forscht schwerpunktmäßig auf dem Gebiet der Chemiedidaktik und der naturwissenschaftlichen Bildungsforschung.
Die Forschung von Prof. Dr. Alexandra Spitz-Oener konzentriert sich auf empirische Analysen des Arbeitsmarktes, insbesondere im Kontext von technologischem Wandel, Migration und sozioökonomischer Ungleichheit.
Die Forschung konzentriert sich auf theoretische Physik, insbesondere Quantenfeldtheorie und Hochenergiephysik, mit einem Schwerpunkt auf der Phänomenologie schwerer Quarks und Erweiterungen des Standardmodells.
Nikolaus Wolf forscht auf dem Gebiet der Wirtschaftsgeschichte und Politischen Ökonomie mit einem starken Fokus auf empirische Methoden und quantitative Datenanalyse.
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 konzentriert sich auf den Einsatz fortschrittlicher KI-Methoden, insbesondere Deep Learning und Large Language Models, zur Analyse komplexer Datenstrukturen wie Zeitreihen, Texten und Bildern.