Forschende
14 Treffer mit Thema „Large Language Models“ in Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät · Themen-Filter entfernen
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.
Prof. Dr. Niels Pinkwart forscht an der Schnittstelle von Künstlicher Intelligenz und Bildung, mit einem Schwerpunkt auf intelligenten Tutorensystemen, adaptivem Lernen und Learning Analytics.
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.
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. 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.
Joachim Gassen forscht empirisch zu den realwirtschaftlichen Effekten von Transparenz, insbesondere bei nicht-kapitalmarktorientierten Unternehmen und im Kontext von CO2-Informationen.
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. Thomas Kosch konzentriert sich auf die Entwicklung intelligenter Benutzerschnittstellen und die Anwendung von Künstlicher Intelligenz, insbesondere Large Language Models, in Human-Computer Interaction.
Dipl.-Thomas Vogel forscht im Bereich Softwaretechnik mit Fokus auf suchbasierte Testfallgenerierung und Programmreparatur.
Prof. Dr. Ulrich Kortenkamp forscht und lehrt auf dem Gebiet der Mathematikdidaktik, mit einem Schwerpunkt auf der Integration digitaler Medien und Technologien im Unterricht.
Das Projekt EMPEROR entwickelt automatische Verfahren zur Ursachenanalyse von Programmverhalten, insbesondere zur Identifikation von Eingaben, die Programmfehler auslösen.
Die Forschung konzentriert sich auf die Analyse und Extraktion relevanter Daten aus großen, komplexen Datensammlungen wie Data Lakes.