Forschende
41 Treffer mit Thema „Maschinelles Lernen" in Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät · Themen-Filter entfernen
Prof. Reulke entwickelt und validiert bildgebende Sensorsysteme und Algorithmen zur automatisierten Analyse von Bild- und Videodaten.
Prof. Leser forscht an der automatisierten Analyse und Integration großer biomedizinischer Datenmengen, insbesondere zur Unterstützung personalisierter Krebstherapien.
Prof. Hostert erforscht derzeit die großflächige Kartierung und Überwachung von Landnutzungsveränderungen mittels Satellitenfernerkundung und künstlicher Intelligenz.
Prof. Hafner erforscht derzeit, wie künstliche Systeme (Roboter) lernen, sich selbst wahrnehmen und ihr Verhalten vorhersagen können — ähnlich wie Menschen.
Prof. Härdle erforscht die Analyse hochdimensionaler Finanz- und Wirtschaftsdaten mittels adaptiver statistischer Methoden und Machine Learning.
Prof. Pinkwart erforscht derzeit, wie künstliche Intelligenz und digitale Technologien das Lernen unterstützen und verbessern können – insbesondere durch intelligente Tutorensysteme, adaptive Lernplattformen und KI-gestützte Feedback-Systeme.
Joachim Sauer erforscht mit quantenchemischen Methoden katalytische Reaktionen an Festkörperoberflächen — aktuell konzentriert er sich auf die genaue Vorhersage von Adsorptions- und Reaktionsenergien in Zeolithen, metallorganischen Gerüsten (MOFs) und Metalloxidkatalysatoren mittels hochgenauer Rechenmethoden (Coupled-Cluster, Machine-Learning-Potenziale).
Prof. Hintermüller entwickelt mathematische Optimierungs- und Steuerungsmethoden für komplexe physikalische und technische Systeme.
Prof. Weidlich erforscht die automatisierte Analyse und Validierung von Datenanalyseworkflows – also der Prozesse, mit denen Wissenschaftler und Unternehmen große Datenmengen verarbeiten und auswerten.
Prof. Eisert entwickelt kamerabasierte Bildverarbeitungssysteme zur automatisierten Erfassung und Analyse von Bewegungen, Wachstum und Verhalten in Echtzeit.
Prof. Haase erforscht derzeit, wie naturbasierte Lösungen – insbesondere grüne und blaugrüne Infrastrukturen – Städte widerstandsfähiger gegen Klimawandel, Hitze, Überschwemmungen und Biodiversitätsverlust machen können.
Prof. Walther entwickelt mathematische Optimierungsverfahren für komplexe, nichtglatte Probleme aus Ingenieurwesen und Materialwissenschaften.
Prof. Lakes erforscht die räumlichen Wechselwirkungen zwischen Umweltbelastungen, Landnutzung und menschlicher Gesundheit in urbanen und ländlichen Räumen.
Prof. Arenz erforscht derzeit die Rolle von Sphingolipiden und verwandten Lipidmolekülen in Zellprozessen und Krankheitsmechanismen — insbesondere wie Ceramide und Sphingomyelinase in Endolysosomen zelluläre Homöostase regulieren und bei Infektionen oder Lungenödemen eine Rolle spielen.
Prof. Kowalski erforscht hochenergetische Astrophysik durch Neutrinodetektion und entwickelt dabei Methoden zur Beobachtung von extremen kosmischen Ereignissen.
PD Dr. Niels Wessel erforscht die Analyse und Vorhersage von Herzrhythmus- und autonomen Regulationsstörungen durch nicht-invasive Biosignalmessungen, insbesondere mittels Magnetokardiographie und Herzratenvariabilität.
Stefan Lessmann erforscht derzeit den Einsatz von Machine Learning und Natural Language Processing zur Lösung praktischer Probleme in Finanzdienstleistungen, Energiewirtschaft und Softwareentwicklung.
Prof. Greven entwickelt statistische Methoden zur Analyse komplexer, strukturierter Daten — insbesondere funktionaler Daten wie Kurven, Formen und Dichtefunktionen.
Prof. Akbik erforscht derzeit die Verarbeitung und das Verständnis natürlicher Sprache durch große Sprachmodelle, mit Fokus auf mehrsprachige Systeme und deren Zuverlässigkeit.
Prof. Schweikardt erforscht die theoretischen Grundlagen der effizienten Verarbeitung und Auswertung von Datenbankabfragen, insbesondere wie man Anfrageergebnisse schnell aufzählen oder zählen kann.
Prof. Berge erforscht die Detektion und Analyse von Gammastrahlung aus kosmischen Quellen mittels bodengestützter Cherenkov-Teleskope, insbesondere im Rahmen des Cherenkov Telescope Array (CTA).
Prof. Klapper erforscht, wie Konsumenten Entscheidungen treffen — insbesondere bei langlebigen Gütern wie Autos und digitalen Produkten.
Prof. Kosch erforscht derzeit die Gestaltung von Mensch-Computer-Interaktionen mit Fokus auf benutzergerechte Schnittstellen und KI-gestützte Systeme.
Prof. Meyerhenke erforscht die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Netzwerk-Datenmengen auf verteilten Computersystemen.