Professuren eingerichtet vom Cluster
Robert Bamler
Data Science und Maschinelles Lernen
Robert Bamler entwickelt Näherungsmethoden, die bayesianische Inferenz auf großen Datensätzen und in aussagekräftigen statistischen Modellen ermöglichen. Seine Forschung schafft neue Werkzeuge für Naturwissenschaftler, effiziente Methoden zur Datenkompression, und die Grundlage für eine neuartige Form von gleichberechtigtem maschinellen Lernen in dezentralen Netzwerken.
Jakob Macke
Maschinelles Lernen in der Wissenschaft
Jakob Mackes Ziel ist es, den wissenschaftlichen Erkenntnisprozess mit Hilfe von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) zu beschleunigen: Seine Arbeitsgruppe entwickelt Methoden, die WissenschaftlerInnen dabei helfen, experimentelle Daten zu interpretieren und daraus wissenschaftliche Erkenntnisse zu gewinnen.
Seniorprofessur eingerichtet vom Cluster
Wolfgang Spohn
Wolfgang Spohn's Forschungsschwerpunkte sind die Wissenschafts- und Erkenntnistheorie, unter besonderer Berücksichtigung der Logik.
Professuren unterstützt durch den Cluster
Manfred Claassen
Klinische Bioinformatik, Medizinische Fakultät, Universität Tübingen
Manfred Claassen nutzt maschinelles Lernen zur Analyse von Einzelzell-Daten im Kontext von Krebserkrankungen und immunologischen Erkrankungen.
Stephan Eckstein
Mathematische Methoden in der Informatik, Fachbereich Mathematik, Universität Tübingen
Stephan Eckstein arbeitet in der Schnittstelle der Wahrscheinlichkeitstheorie und dem maschinellen Lernen, mit einem Fokus auf statistischen Distanzen und effizienten Rechenmethoden.
Michèle Finck
Recht der Künstlichen Intelligenz, Juristische Fakultät, Universität Tübingen
Michèle Finck's Forschung konzentriert sich auf Recht und künstliche Intelligenz mit besonderem Schwerpunkt auf Daten(schutz)recht und Governance.
Gerard Pons-Moll
Continuous Learning of Multimodal Data Streams, Fachbereich Informatik, Universität Tübingen
Gerard Pons-Moll's Forschung bewegt sich an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen, Computer Vision und Computergrafik. Sein Ziel ist es, digitale Menschen zu schaffen, die wie echte Menschen aussehen und sich so verhalten.
Bob Williamson
Foundations of Machine Learning Systems, Fachbereich Informatik, Universität Tübingen
Bob Williamson ist daran interessiert, maschinelle Lernsysteme als Ganzes zu verstehen und zu konzipieren. Zu diesem Zweck beschäftigt er sich mit theoretischen Fragen zu Problemen des maschinellen Lernens und wie sie miteinander in Verbindung stehen.