Offene Masterarbeiten
("Kapazität" bezieht sich auf die Anzahl an Masterarbeiten, die derzeit maximal im betreffenden Arbeitsbereich betreut werden können)
Arbeitsbereich: Clinical Bioinformatics & Machine Learning in Translational Single-Cell Biology (Manfred Claassen)
Kapazität: 3 (insgesamt)
Themenbereich(e): Biomedical Informatics; Machine Learning; Single-Cell Biology; Personalized Medicine
Voraussetzungen: Background in Computer Science, Machine Learning, Bioinformatics, Biology/Medicine (optional)
Kontaktdaten/Links: manfred.claassen@med.uni-tuebingen.de sowie https://imsb.ethz.ch/research/claassen.html und https://www.medizin.uni-tuebingen.de/de/das-klinikum/mitarbeiter/profil/2147
Arbeitsbereich: Database Systems (Torsten Grust)
Kapazität: flexible
Themenbereich(e): Database Systems, Query Languages, Query Compilation and Optimization, Functional Programming
Voraussetzungen: mindestens eine der Vorlesungen "Datenbanksysteme 1", "Datenbanksysteme 2", "Advanced SQL", "Functional Programming"
Kontaktdaten/Links: https://db.inf.uni-tuebingen.de/theses.html
Arbeitsbereich: Algorithms in Bioinformatics (Daniel Huson)
Kapazität: 4
Themenbereich(e): Algorithms, software and applications. In phylogenetics, long-read sequencing and microbiome analysis
Voraussetzungen: Grundlagen der Bioinformatik; Java oder Python
Kontaktdaten/Links: https://ab.inf.uni-tuebingen.de/theses/master-theses/
Arbeitsbereich: Kommunikationsnetze (Michael Menth)
Kapazität: 3
Themenbereich(e): Kommunikationsnetze, Energienetze, Protokolldesign, mathematische und simulative Leistungsanalyse, System-Optimierung, Bau von Prototypen
Voraussetzungen: kn.inf.uni-tuebingen.de/teaching/get-a-thesis/
Kontaktdaten/Links: Michael Menth
Arbeitsbereich: Machine Learning in Science (Jakob Macke)
Kapazität: 2
Themenbereich(e): Probabilistic inference tools for scientific applications, Computational neuroscience and neural data analysis
Voraussetzungen: Experience in Python Programming, ML (e.g. Probabilistic Machine Learning), for neuroscience-topics ideally prior experience/lectures in neuroscience and/or analysis of biological data
Kontaktdaten/Links: Machine Learning in Science/Positions/Student Projects
Arbeitsbereich: Sensory and sensorimotor systems (Li Zhaoping)
Kapazität: 4 + 4 + 2
Themenbereich(e): (1) Computationally motivated visual psychophysics experiments, on e.g., visual illusions, stereo vision; (2) Computational modeling/data analysis of neuroscience topics; (3) Behavioral experiments with data analysis on zebrafish
Voraussetzungen: Skills in matlab/Python
Kontaktdaten/Links: http://www.lizhaoping.org/zhaoping/ProjectsInternships.html
Arbeitsbereich: Medieninformatik/Human-Computer Interaction (Enkelejda Kasneci)
Kapazität: 3
Themenbereich(e): HCI in Learning Environments; Affective computing in educational settings; Eye-gaze based HCI
Voraussetzungen: -
Kontaktdaten/Links: Enkelejda Kasneci
Arbeitsbereich: Data Science and Analytics (Gjergji Kasneci)
Kapazität: 2
Themenbereich(e): Fairness, explainability, bias analysis in ML applications
Voraussetzungen: Statistik-, Mathematik- und Programmierkentnisse
Kontaktdaten/Links: Gjergji Kasneci
Arbeitsbereich: Autonomous Vision (Andreas Geiger)
Kapazität: 2
Themenbereich(e): Computer Vision, Self-Driving, 3D Vision, Material Estimation, Meta-Learning, Self-Supervised Learning, Generative Models
Voraussetzungen: ML, CV, Math, Python, PyTorch
Kontaktdaten/Links: https://uni-tuebingen.de/en/faculties/faculty-of-science/departments/computer-science/lehrstuehle/autonomous-vision/theses/
Arbeitsbereich: Computer Graphics (Hendrik Lensch)
Kapazität: 4
Themenbereich(e): Computer Graphics, Computer Vision, Appearance Acquisition, Computational Photography, Parallel Computing (GPU), Machine Learning
Voraussetzungen: Computer Graphics or Computer Vision, eventually ML
Kontaktdaten/Links: Hendrik Lensch
Arbeitsbereich: Methoden des Maschinellen Lernens (Philipp Hennig)
Kapazität: 4
Themenbereich(e): Development and Benchmarking of Machine Learning Algorithms and Toolkits, including low-level routines; Applications of ML in the Sciences
Voraussetzungen: Lecture “Probabilistic Machine Learning”, Python
Kontaktdaten/Links: https://uni-tuebingen.de/de/158813
Arbeitsbereich: Embedded Systems (Oliver Bringmann)
Kapazität: 5
Themenbereich(e): RISC-V processor architectures, machine learning hardware accelerators, timing and power analysis of embedded software, robustness verification in autonomous driving, embedded security
Voraussetzungen: Topic-specific prerequisites (cf. open thesis descriptions)
Kontaktdaten/Links: https://www.embedded.uni-tuebingen.de/teaching/thesis/open/#list-of-currently-open-thesis-topics
Arbeitsbereich: Programming Languages (Klaus Ostermann)
Kapazität: 3
Themenbereich(e): Programming Languages, Functional Programming, Type Theory and Logic, Programming Tools, Programming Education
Voraussetzungen: "Programming Languages 1" lecture, Scala/Haskell skills
Kontaktdaten/Links: http://ps.informatik.uni-tuebingen.de/teaching/thesis/
Arbeitsbereich: Applied Bioinformatics (Oliver Kohlbacher)
Kapazität: 1
Themenbereich(e): Deep learning for decoy generation in protein identification from mass spectrometry
Voraussetzungen: Knowledge of bioinformatics and of TensorFlow
Kontaktdaten/Links: Tjeerd Dijkstra
Arbeitsbereich: Applied Bioinformatics (Oliver Kohlbacher)
Kapazität: 1
Themenbereich(e): Antimicrobial resistant bacteria; predicting antimicrobial resistance; machine learning; sequence bioinformatics
Voraussetzungen: Some R or Python; some knowledge of machine learning and sequence bioinformatics would be beneficial
Kontaktdaten/Links: Tjeerd Dijkstra, Thomas Hamm
Arbeitsbereich: Applied Bioinformatics (Oliver Kohlbacher)
Kapazität: je 4 pro Themenbereich
Themenbereich(e): (1) Mass spectrometry, nextflow, nf-core, MSstatsTMT, OpenMS; (2) Mass spectrometry, C++, hdf5, mzMLb, OpenMS; (3) Mass spectrometry, C++, OpenMS; (4) Mass spectrometry, C++, peptide identification, OpenMS
Voraussetzungen: -
Kontaktdaten/Links: Timo Sachsenberg
Arbeitsbereich: Selbstorganisation und Optimalität in Neuronalen Netzwerken (Anna Levina)
Kapazität: 1
Themenbereich(e): Complex networks analysis of neuronal data
Voraussetzungen: Programming skills, interest in neuroscience, no fear of simple math
Kontaktdaten/Links: Anna Levina
Arbeitsbereich: Kognitive Systeme (Andreas Zell)
Kapazität: 15
Themenbereich(e): Machine Learning, Neural Networks, Robotics, Robot vision
Voraussetzungen: Mind. 1 Vorlesung bei Prof. Zell bestanden
Kontaktdaten/Links: https://uni-tuebingen.de/fakultaeten/mathematisch-naturwissenschaftliche-fakultaet/fachbereiche/informatik/lehrstuehle/kognitive-systeme/teaching/master-theses/
Arbeitsbereich: Neuronale Informationsverarbeitung (Felix Wichmann)
Kapazität: 2
Themenbereich(e): Spatial vision, lightness & brightness, human vision and deep neural networks, statistics and machine learning in cognitive science
Voraussetzungen: Python or MATLAB, statistics, perception
Kontaktdaten/Links: Bachelor and Master Theses Wichmann lab
Arbeitsbereich: Neural Interfaces and Brain Signal Decoding (Sebastian Nagel)
Kapazität: 4
Themenbereich(e): Interpretability of Gait Features of HSP Patients in Deep Neural Networks
Voraussetzungen: Experience in Matlab / Python
Kontaktdaten/Links: https://www.ti.uni-tuebingen.de/thesis/
Arbeitsbereich: Neural Interfaces and Brain Signal Decoding (Sebastian Nagel)
Kapazität: 4
Themenbereich(e): Implement an autocomplete function for a VEP BCI Speller
Voraussetzungen: Experience in Matlab / Python
Kontaktdaten/Links: https://www.ti.uni-tuebingen.de/thesis/
Arbeitsbereich: Neural Interfaces and Brain Signal Decoding (Sebastian Nagel)
Kapazität: 4
Themenbereich(e): Reduce peripheral noise of a VEP-based Brain-Computer Interface using different colors
Voraussetzungen: Experience in Matlab / Python
Kontaktdaten/Links: https://www.ti.uni-tuebingen.de/thesis/
Arbeitsbereich: Theoretische Sensomotorik/Klinische Bewegungsanalyse
Kapazität: 3
Themenbereich(e): Anwendung von Verfahren des Maschinellen Lernens in der klinischen Bewegungsanalyse
Voraussetzungen: ML-Kenntnisse, Programmiererfahrung
Kontaktdaten/Links: Winfried Ilg; weitere Informationen
Arbeitsbereich: Explainable Machine Learning (Zeynep Akata )
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Themenbereich(e): Low-Shot Learning, Explainable Machine Learning, Multimodal Learning
Voraussetzungen: Machine Learning, Computer Vision, Natural Language Processing
Kontaktdaten/Links: MSc Projects Explainable Machine Learning
Arbeitsbereich: Computational Systems Biology of Infection (Andreas Dräger)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Rechnerbasierte Systembiologie/Thesen
Arbeitsbereich: Methoden der Medizininformatik (Nico Pfeifer)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Methoden der Medizininformatik/Thesis Topics
Arbeitsbereich: Theory of Machine Learning (Ulrike von Luxburg)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Theory of Machine Learning/Teaching
Arbeitsbereich: Machine Learning in Science (Jakob Macke)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Machine Learning in Science/Positions/Student Projects
Arbeitsbereich: Kognitive Modellierung (Martin Butz)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Kognitive Modellierung/Teaching/Themen
Arbeitsbereich: Decision Making (Setareh Maghsudi)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Decision Making/Teaching/Bachelor and Master Theses
Arbeitsbereich: Maschinelles Lernen (Matthias Hein)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Maschinelles Lernen/Theses/Vacant Positions
Arbeitsbereich: Informationsdienste (Thomas Walter)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Informationsdienste/Angebote
Arbeitsbereich: Algorithmik (Michael Kaufmann)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: http://algo.inf.uni-tuebingen.de/?site=lehre/studien_diplomarbeiten
Arbeitsbereich: Experimentelle Kognitionswissenschaft (Volker Franz)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: http://www.ecogsci.cs.uni-tuebingen.de/thesis/index.php
Arbeitsbereich: Mathematical and Computational Population Genetics (Franz Baumdicker)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: http://www.baumdickergroup.de/index.php/teaching
Arbeitsbereich: Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften (Bedartha Goswami)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: https://machineclimate.de/work-with-us/
Arbeitsbereich: Theorie und Geschichte der Wissenschaften (Reinhard Kahle)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Theorie und Geschichte der Wissenschaften/Abschlussarbeiten
Arbeitsbereich: Mathematical Optimization Group (Peter Ochs)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Mathematical Optimization Group/Teaching
Arbeitsbereich: Data Science & Analytics (Gjergji Kasneci)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Data Science & Analytics/Offene Abschlussarbeiten
Arbeitsbereich: Evolutionary Cognition (Bettina Rolke)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Evolutionary Cognition/Abschlussarbeiten/Praktika
Arbeitsbereich: Protein Evolution (Andrei Lupas)
Kapazität: As many students as the available projects in the link below
Kontaktdaten/Links: Protein Evolution/Open Positions