Arbeitsgruppen – Maschinelles Lernen
Prof. Dr. Zeynep Akata
Erklärbares maschinelles Lernen
Machinelles Lernen | Vision & Cognition
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 40-28/A24
zeynep.akata@uni-tuebingen.de
Prof. Dr. Robert Bamler
Data Science und maschinelles Lernen
Maschinelles Lernen
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 40-31/A4
robert.bamler@uni-tuebingen.de
IRG Dr. Christian Baumgartner
Machine Learning in Medical Image Analysis
(Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen")
Maschinelles Lernen | Biomedizinische Informatik
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 40-7/A3
christian.baumgartner@uni-tuebingen.de
Prof. Martin Butz, Ph.D.
Kognitive Modellierung
Maschinelles Lernen | Vision & Cognition
Sand 14, Raum: C 415
martin.butz@uni-tuebingen.de
Dr. Shahram Eivazi (Festo IoC)
Autonomous Systems
Maschinelles Lernen | Software, Algorithmen & System-Engineering
Sand 14, Raum: C220
shahram.eivazi@uni-tuebingen.de
Prof. Dr.-Ing. Andreas Geiger
Autonomes maschinelles Sehen
Machinelles Lernen | Vision & Cognition
Maria-von-Linden-Str. 6, Raum: 30-28/A24
a.geiger@uni-tuebingen.de
IRG Dr. Konstantin Genin
Epistemology and Ethics of Machine Learning
(Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen")
Maschinelles Lernen
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 40-5/A15
konstantin.genin@uni-tuebingen.de
IRG Dr. Bedartha Goswami
Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften
(Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen")
Maschinelles Lernen
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 40-5/A10
bedartha.goswami@uni-tuebingen.de
Prof. Dr. rer. nat. Matthias Hein
Maschinelles Lernen
Theorie | Maschinelles Lernen
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 30-7/A24
matthias.hein@uni-tuebingen.de
Prof. Dr. Philipp Hennig
Methoden des maschinellen Lernens
Maschinelles Lernen
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 20-5/A24
philipp.hennig@uni-tuebingen.de
IRG Dr. Nicole Ludwig
Maschinelles Lernen in nachhaltigen Energiesystemen
(Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen")
Maschinelles Lernen
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 40-31/A6
nicole.ludwig@uni-tuebingen.de
Dr. Anna Khoreva (Bosch IoC)
Data-Efficient Deep Learning
Maschinelles Lernen | Vision & Cognition
Prof. Dr. rer. nat. Ulrike von Luxburg
Theorie des maschinellen Lernens
Theorie | Maschinelles Lernen
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 30-5/A24
ulrike.luxburg@uni-tuebingen.de
Prof. Dr. Jakob Macke
Maschinelles Lernen in der Wissenschaft
Maschinelles Lernen
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 40-28/A24
jakob.macke@uni-tuebingen.de
Prof. Dr. Georg Martius
Distributed Intelligence
Maschinelles Lernen
Max-Planck-Ring 4, 72076 Tübingen, N-1.015
georg.martius@uni-tuebingen.de
IRG Dr. Seong Joon Oh
Scalable Trustworthy AI (STAI)
Machinelles Lernen
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 10-5/A10
seong-joon.oh@uni-tuebingen.de
Prof. Dr. rer. nat. Nico Pfeifer
Methoden der Medizininformatik
Biomedizinische Informatik | Machinelles Lernen
Sand 14, Raum: C 115
nico.pfeifer@uni-tuebingen.de
Prof. Dr. Gerard Pons-Moll
Kontinuierliches Lernen auf multimodalen Datenströmen
Maschinelles Lernen | Vision & Cognition
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 20-5/A19
gerard.pons-moll@uni-tuebingen.de
IRG Dr. Claire Vernade
Lebenslanges Reinforcement Learning
(Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen")
Machinelles Lernen
MPI-IS, first floor: 01.012
claire.vernade@uni-tuebingen.de
Prof. Dr. Robert C. Williamson
Foundations of Machine Learning Systems
Maschinelles Lernen
Maria-von-Linden-Straße 6, Raum: 30-31/A4
robert.williamson@uni-tuebingen.de
Prof. Dr. rer. nat. Andreas Zell
Kognitive Systeme
Machinelles Lernen | Vision & Cognition
Sand 1, Raum: A 310
andreas.zell@uni-tuebingen.de
Dr. Dan Zhang (Bosch IoC)
Safe Deep Learning
Maschinelles Lernen | Vision & Cognition
Honorar- und kooptierte Professuren – Maschinelles Lernen
Prof. Dr. Matthias Bethge (kooptiert)
Computational Neuroscience and Machine Learning
Prof. Michael J. Black, Ph.D. (Honorarprofessor)
Perceiving Systems
Prof. Dr. Moritz Hardt (Honorarprofessor)
Social Foundations of Computation
Prof. Dr. Bernhard Schölkopf (Honorarprofessor, FB Physik)
Empirical Inference