Forschung

Forschungsgruppen und Themen für Studierende

Profile der Forschungsgruppen, Themenfelder für Studierende und ergänzende Informationen zu weiteren Professor*innen des Instituts.

Forschungsgruppen
Weitere Professor*innen

Analyse wissenschaftlicher Informationsressourcen

Prof. Dr.-Ing. Bela Gipp

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Data Science
Natürliche Sprachverarbeitung
Information Retrieval und Informationsvisualisierung
Digitale Bibliotheken und Web-Engineering
Maschinelles Lernen
Blockchain-Technologie

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Computational Cell Analytics

Prof. Dr. Constantin Pape

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Maschinelles Lernen und Deep Learning
Bildverarbeitung
Bildanalyse fuer Biologie und Medizin

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Computational Neurosciences

Prof. Dr. Florentin Wörgötter

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Semantische maschinelle Bildverarbeitung (Objektverständnis, Handlungsverstehen)
Robotik (Bewegungsplanung, Mensch-Maschine Interaktion)
Neuronale Netze und Lernen (biophysikalisch realistische aber auch abstrakte Modellierung)

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Computer Graphics and Ecological Informatics

Prof. Dr. Winfried Kurth

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Simulationsmodelle von Pflanzen
Künstliches Leben
Computergrafik

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Computernetzwerke

Prof. Dr. Xiaoming Fu

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Internet Technologien und Anwendungen
Internet der Dinge und smarte Städte
Big Data Analyse, insbesondere im sozioökonomischen Kontext

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Computersicherheit und Privatheit

Prof. Dr. Delphine Reinhardt

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Untersuchung von Bedrohungen der Privatheit
Entwicklung von Gegenmaßnahmen zum Schutz der Privatheit der Nutzer
Ermächtigung der Nutzer zum Schutz ihrer Privatheit durch Bereitstellung innovativer und anwendbarer Methoden

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Data Fusion

Prof. Dr. Marcus Baum

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Sensordatenverarbeitung und -fusion
Umfelderkennung für autonome Systeme
Zustandsschätzung und Maschinelles Lernen

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Datenbanken und Informationssysteme

Prof. Dr. Wolfgang May

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Semistrukturierte Daten
Semantic Web

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Data Science Infrastructures

Prof. Dr. Philipp Wieder

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Infrastrukturen für Data Science
Forschungsdatenmanagement
Datenanalyse-Pipelines
Graph-Datenbanken

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Didaktik der Informatik

Prof. Dr. Kerstin Strecker, Prof. Dr. Eckart Modrow

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Prof. Dr. Kerstin Strecker

Informatik im Kontext
Data Science in der Schule
Informatik und Ethik
Physical Computing
Digitale Kompetenzen und Schule

Prof. Dr. Eckart Modrow

Informatik und Allgemeinbildung
Erweiterung grafischer Programmiersprachen
Maschinelles Lernen

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Digital Humanities

Prof. Dr. Caroline Sporleder

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Natürliche Sprachverarbeitung & Computerlinguistik
Text Mining für Daten aus den Geistes- und Sozialwissenschaften
Multimodale Analyse

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High-Performance Computing

Prof. Dr. Julian Kunkel

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Hochleistungs-Ein/Ausgabe
Datenzentrische Workflows
Rechenzentrums-Management
Einsatz von maschinellem Lernen im wissenschaftlichen Rechnen
Wissenschaftliche Softwareentwicklung

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Human-Centered Data Science

Prof. Dr. Lisa Beinborn

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Natürliche Sprachverarbeitung & Computerlinguistik
Repräsentationslernen (Language Models)
Modellierung kognitiver Daten
Interpretierbarkeit von neuronalen Netzen

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Maschinelles Lernen

Prof. Dr. Fabian Sinz

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Maschinelles Lernen (Probabilistic Models, Deep Learning, Meta-Learning, Inductive Bias Transfer, Multi-Task Learning)
Computational Neuroscience (System Identification, Visual Cortex, Close-Loop Experiments, Explainable Models, Visualization)
Computer Vision (Inductive Biases in Image Classification, Tracking)
Maschinelles Lernen und Medizin (neurodegenerative diseases, medical image analysis, ML in intensive care)

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