Forschende
40 Treffer mit Thema „Machine Learning“ in Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, HU-Theologien, Mathematisch-Naturwissenschaftliche 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.
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 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 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.
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.
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.
Prof. Dr. Alan Akbik forscht auf dem Gebiet der Computerlinguistik und Künstlichen Intelligence, mit einem Schwerpunkt auf Large Language Models und Deep Learning.
Prof. Dr. Jan Mendling forscht auf dem Gebiet des Business Process Management und Process Mining, mit einem Fokus auf die Analyse, Modellierung und Optimierung von Geschäftsprozessen durch datengetriebene Methoden.
Die Forschung von Prof. Dr. Daniel Klapper konzentriert sich auf die Schnittstelle von Marketing, Verhaltensökonomie und Datenwissenschaft.
Prof. Dr. Dörte Kreher forscht auf dem Gebiet der angewandten Stochastik und Finanzmathematik mit Schwerpunkt auf der Modellierung von Limit-Order-Büchern und rauen Volatilitätsmodellen.
Die Forschung von Prof. Dr. Thomas Kosch konzentriert sich auf die Entwicklung intelligenter Benutzerschnittstellen und die Anwendung von Künstlicher Intelligenz, insbesondere Large Language Models, in Human-Computer Interaction.
Die Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung skalierbarer Algorithmen und Software-Tools für die Analyse großer Netzwerke und die effiziente Ausführung wissenschaftlicher Workflows auf heterogenen, verteilten Systemen.
Dr. Jakob Nordin forscht auf den Gebieten der Astrophysik und Kosmologie, mit einem Schwerpunkt auf der Analyse von Supernovae vom Typ Ia zur Untersuchung der Dunklen Energie und der Expansion des Universums.