Cluster-Mitglieder

Der Cluster "Maschinelles Lernen" umfasst derzeit 62 Mitglieder.

Es besteht die Möglichkeit, neue Mitglieder aufzunehmen.
Informationen zum Aufnahmeverfahren gibt die Geschäftsstelle des Clusters.


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A

Zeynep Akata

Vollmitglied / Cluster-W3-Professur "Erklärbares Maschinelles Lernen"
Zeynep Akata interessiert sich für maschinelles Lernen, das im Bereich erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) Sehen und Sprache kombiniert.
Zeynep Akatas Webseite

Regina Ammicht Quinn

Vollmitglied
Regina Ammicht Quinn arbeitet an Fragen der Ethik, insbesondere Fragen von Kulturethik, Ethik und Sicherheit, Technikethik, ethische Fragen digitaler Technikentwicklung und ethische Fragen von Gender-Diskursen.
Regina Ammicht Quinns Webseite

Sabine Andergassen

Vollmitglied
Sabine Andergassens wissenschaftlicher Schwerpunkt liegt in der Quanten-Vielteilchenphysik.
Sabine Andergassens Webseite

B

Harald Baayen

Vollmitglied
Harald Baayen interessiert sich für Wörter, deren innere Strukturen, Bedeutungen, Verteilungs­eigenschaften, und wie sie im Sprachverständnis und der Sprachproduktion verarbeitet werden.
Harald Baayens Webseite

Robert Bamler

Vollmitglied / Cluster-W2-Professur "Data Science und Maschinelles Lernen"
Robert Bamler entwickelt Näherungsmethoden, die bayesianische Inferenz auf großen Datensätzen und in aussagekräftigen statistischen Modellen ermöglichen.
Robert Bamlers Webseite

Franz Baumdicker

Vollmitglied / Leiter der unabhängigen Forschungsgruppe "Mathematical and Computational Population Genetics"
Franz Baumdickers Forschung konzentriert sich auf mathematische Modelle für die Evolution von Mikroben. Seine Gruppe untersucht, wie maschinelles Lernen phylogenetische Informationen in der Populationsgenetik nutzen kann.
Franz Baumdickers Webseite

Christian Baumgartner

Vollmitglied / Leiter der unabhängigen Forschungsgruppe "Maschinelles Lernen in der medizinischen Bildanalyse"
Christian Baumgartners Forschung befindet sich an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und automatisierter medizinischer Bildverarbeitung mit dem Ziel, sicher und robust klinische Informationen zu gewinnen.
Christian Baumgartners Webseite

Philipp Berens

Vollmitglied / Cluster Sprecher
Philipp Berens entwickelt Algorithmen zur Analyse multimodaler Daten in den Neurowissenschaften und der klinischen Diagnostik.
Philipp Berens Webseite

Matthias Bethge

Vollmitglied
Matthias Bethge untersucht mittels mathematischer Methoden und psychophysikalischer Experimente die Bildverarbeitung und ihre neuronalen Grundlagen im menschlichen Gehirn.
Matthias Bethges Webseite 

Martin Biewen

Assoziiertes Mitglied
Martin Biewen nutzt statistische und ökonometrische Methoden, um empirische Fragen der Arbeitsmarktökonomik, Bildungsökonomik und Sozialpolitik zu untersuchen.
Martin Biewens Webseite

Michael Black

Vollmitglied
Michael Blacks Forschung umfasst die Bereiche Computer Vision, maschinelles Lernen und Grafiken, wobei der Schwerpunkt auf der Datenver­arbeitung und dem Verständnis von Bewegungen durch Videoanalyse liegt.
Michael Blacks Webseite

Wieland Brendel

Vollmitglied
Wieland Brendel untersucht, wie maschinelle Sehsysteme ein ähnlich robustes und generalisierbares Verständnis ihrer Umwelt erlernen können wie Menschen.

Martin Butz

Vollmitglied
Martin Butz arbeitet an der neurokognitiven Modellierung der menschlichen und künstlichen Intelligenz, einschließlich deren Entwicklung.
Martin Butz' Webseite​​​​​​​

C

Manfred Claassen

Vollmitglied
Manfred Claassen nutzt maschinelles Lernen zur Analyse von Einzelzell-Daten im Kontext von Krebs- und immunologischen Erkrankungen.
Manfred Claassens Webseite

D

Peter Dayan

Assoziiertes Mitglied
Peter Dayan beschäftigt sich mit neuronalem Reinforcement Learning und untersucht die computationalen, verhaltensbezogenen und neuronalen Substrate von Entscheidungsprozessen.
Peter Dayans Webseite

E

Todd Ehlers

Assoziiertes Mitglied
Todd Ehlers' Interessen gelten den Wechselwirkungen zwischen Klima, Tektonik und Biota während des Gebirgsaufbaus.
Todd Ehlers Webseite

F

Michèle Finck

Vollmitglied
Michèle Fincks Forschung konzentriert sich auf Recht und künstliche Intelligenz mit besonderem Schwerpunkt auf Daten(schutz)recht und Governance.
Michèle Fincks Webseite

Volker Franz

Assoziiertes Mitglied
Volker Franz interessiert sich für die Verarbeitung visueller Information beim Menschen und dafür, wie diese Information verwendet wird, um motorische Handlungen oder kognitive Aufgaben zu bewältigen. Er arbeitet zudem an methodischen und statistischen Fragen und interessiert sich für die Anwendung statistischer Methoden und ML zur besseren Beantwortung dieser wissenschaftlichen Forschungsfrage.
Volker Franz' Webseite

G

Sergios Gatidis

Assoziiertes Mitglied
Sergios Gatidis arbeitet an der Anwendung maschineller Lernmethoden für die medizinische Bildgebung.
Sergios Gatidis' Webseite

Andreas Geiger

Vollmitglied
Andreas Geiger arbeitet an der Schnittstelle von Computer Vision, maschinellem Lernen und Robotik.
Andreas Geigers Webseite

Konstantin Genin

Vollmitglied / Leiter der unabhängigen Forschungsgruppe "Epistemologie und Ethik des Maschinellen Lernens"
Konstantin Genin interessiert sich für lerntheoretische Ansätze zu Fragen der Ethik und Methodik der Statistik und des maschinellen Lernens.
Konstantin Genins Webseite

Martin Giese

Assoziiertes Mitglied
Martin Giese erforscht die neuronale Modellierung von High-Level-Vision und motorischer Kontrolle, Methoden des maschinellen Lernens zur Darstellung und Animation von Gesichts- und Körperbewegungen sowie biomedizinische Anwendungen in der Neurologie und Psychiatrie.
Martin Gieses Webseite

Bedartha Goswami

Vollmitglied / Leiter der unabhängigen Forschungsgruppe "Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften"
Bedartha Goswamis Forschung verfolgt das Ziel, Klimaprozesse zu untersuchen und die Komplexität von Klimasystemen mit Tools und Techniken aus dem Bereich des maschinellen Lernens zu erschließen.
Bedartha Goswamis Webseite

H

Thilo Hagendorff

Assoziiertes Mitglied
Thilo Hagendorff beforscht als Mitglied der Cluster-Arbeitsgruppe Ethik & Philosophie der künstlichen Intelligenz Fragen im Bereich der Technikethik sowie der Ethik des maschinellen Lernens.
Thilo Hagendorffs Webseite

Moritz Hardt

Vollmitglied
Moritz Hardt erforscht die wissenschaftlichen Grundlagen des maschinellen Lernens und der algorithmischen Entscheidungsfindung mit einem Schwerpunkt auf sozialen Fragen.
Moritz Hardts Webseite

Matthias Hein

Vollmitglied
Matthias Hein arbeitet an theoretischen Garantien für Algorithmen des maschinellen Lernens, mit dem Ziel von robusten, sicheren und erklärbaren Lernverfahren.
Matthias Heins Webseite

Philipp Hennig

Vollmitglied
Philipp Hennig entwickelt Algorithmen für und als lernende Maschinen.
Philipp Hennigs Webseite​​​​​​​

J

Gerhard Jäger

Assoziiertes Mitglied
Gerhard Jäger forscht an der Modellierung von Sprachenvielfalt und Sprachwandel unter Verwendung von maschinellem Lernen und Bayes'scher statistischer Inferenz.
Gerhard Jägers Webseite

K

Enkelejda Kasneci

Vollmitglied
Enkelejda Kasneci arbeitet an der Anwendung des maschinellen Lernens für intelligente und wahrnehmungsorientierte Mensch-Computer-Interaktionen.
Enkelejda Kasnecis Webseite

Augustin Kelava

Assoziiertes Mitglied
Augustin Kelava beschäftigt sich mit Psychometrie, der Schätzung von semi- und nichtparametrischen latenten Strukturgleichungsmodellen und der Regularisierung in Bayes'schen Modellen.
Augustin Kelavas Webseite

Miriam Klopotek

Vollmitglied
Miriam Klopoteks Interesse gilt der Verwendung von Vielkörpermodellsystemen zur besseren Interpretation des maschinellen Lernens sowie der Nutzung des inhärenten komplexen Verhaltens dieser Systeme als alternative Rechenressource für das Lernen.

Oliver Kohlbacher

Vollmitglied
Oliver Kohlbacher konzentriert sich auf Forschung in der Analyse von Omics-Daten (Genomics, Proteomics, Metabolomics), strukturelle Bioinformatik und computergestützte Immunomics.
Oliver Kohlbachers Webseite​​​​​​​

L

Hendrik Lensch

Vollmitglied
Hendrik Lensch arbeitet an der gesamten Bildakquisitions- und -verarbeitungspipeline von der Aufnahme über die Analyse bis zur  Erzeugung und Darstellung realistischer 3D-Modelle. 
Hendrik Lenschs Webseite​​​​​​​

Igor Lesanovsky

Assoziiertes Mitglied
Igor Lesanovsky befasst sich mit der Quantenmechanik offener und geschlos­sener Vielteilchensysteme und interessiert sich für die theoretische Unter­suchung kollektiver Phänomene, wie sie z.B. an Phasenübergängen auftreten.
Igor Lesanovskys Webseite​​​​​​​

Anna Levina

Assoziiertes Mitglied
Anna Levina möchte mit Hilfe mathematischer Methoden und physikalischer Modelle die Prinzipien der neuronalen Selbstorganisation im Gehirn aufdecken.
Anna Levinas Webseite

Zhaoping Li

Assoziiertes Mitglied
Zhaoping Li interessiert sich für visuelle und olfaktorische Informationsverarbeitung im Gehirn und verwandten Themen wie neuronale Netzwerke und Informationstheorie.
Zhaoping Lis Webseite

Nicole Ludwig

Vollmitglied / Leiterin der Early Career Forschungsgruppe "ML in Nachhaltigen Energiesystemen"
Nicole Ludwig interessiert sich für die Entwicklung neuer Algorithmen des maschinellen Lernens, die ein nachhaltiges Energiesystem der Zukunft unterstützen.
Nicole Ludwigs Webseite​​​​​​​

Ulrike von Luxburg

Vollmitglied / Cluster-Sprecherin
Ulrike von Luxburgs Forschungsschwerpunkte sind die theoretischen Grundlagen und Grenzen des maschinellen Lernens.
Ulrike von Luxburgs Webseite

M

Jakob Macke

Vollmitglied / Cluster-W3-Professur „Maschinelles Lernen in der Wissenschaft“
Jakob Macke entwickelt Algorithmen des Maschinellen Lernens für wissenschaftliche Anwendungen.
Jakob Mackes Webseite

Setareh Maghsudi

Vollmitglied
Setareh Maghsudis Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Entscheidungsstrategien angesichts von Unsicherheiten, Konflikten und Kommunikationsbeschränkungen, mit zukunftsweisenden Anwendungen wie dem Internet der Dinge.
Setareh Maghsudis Webseite

Georg Martius

Vollmitglied
Georg Martius arbeitet an maschinellem Lernen für Roboter, speziell an Theorie und Praxis von Reinforcement Lernmethoden, künstlicher Neugier, Repräentationslernen und neuen tiefen Netzwerkarchitekturen.
Georg Martius' Webseite

Detmar Meurers

Assoziiertes Mitglied
Detmar Meurers arbeitet an empirisch ergiebigen, sprachwissenschaftlich aufschlussreichen Modellen der menschlichen Sprache, v.a. im Kontext des Sprachenlernens und in der ökologisch validen, lebensnahen Bildung.
Detmar Meurers' Webseite

N

Kay Nieselt

Vollmitglied
Kay Nieselt konzentriert sich in ihren Forschungsprojekten auf Expressionsanalysen und RNA-Bioinformatik; ihre Gruppe hat Algorithmen und Softwaresysteme zur Analyse von Microarray- und RNAseq-Daten entwickelt.
Kay Nieselts Webseite

O

Peter Ochs

Vollmitglied
Peter Ochs interessiert sich für die Entwicklung und Analyse hocheffizienter Algorithmen bei Problemen der nichtglatten Optimierung, die durch Anwendungen in Bildverarbeitung, Computer Vision, maschinellem Lernen und Statistik entstehen.
Peter Ochs' Webseite

Martin Oettel

Assoziiertes Mitglied
Martin Oettel beschäftigt sich mit Statistischer Physik und nutzt maschinelles Lernen zur Analyse von Simulationsdaten und der Konstruktion von Dichtefunktionalen.
Martin Oettels Webseite

P

Dominik Papies

Assoziiertes Mitglied
Dominik Papies nutzt moderne ökonometrische Methoden und ein breites Portfolio an Datensätzen, um die Auswirkungen von Digitalisierung und neuer Technologien auf Märkte, Verbraucher und Geschäftsmodelle zu untersuchen.
Dominik Papies' Webseite

Mijung Park

Vollmitglied
Mijung Park konzentriert sich auf die Entwicklung praktischer Algorithmen im Bereich Privacy Preserving Machine Learning (PPML).
Mijung Parks Webseite​​​​​​​

Nico Pfeifer

Vollmitglied
Nico Pfeifer forscht an der Schnittstelle zwischen maschinellem Lernen und Medizin, wobei er sich vorranging mit verzerrten, heterogenen Multiview-Daten beschäftigt und erklärbare Modelle liefert.
Nico Pfeifers Webseite​​​​​​​

R

Wolfgang Rosenstiel

Nachruf auf Prof. Dr. rer. nat. Wolfgang Rosenstiel.
Am 19. August 2020 verstarb Prof. Dr. Wolfgang Rosenstiel nach langer Krankheit in Tübingen.

S

Samira Samadi

Vollmitglied
Samira Samadi untersucht die menschlichen Aspekte des maschinellen Lernens und nutzt ihre Ergebnisse, um KI-Systeme zu entwickeln, die die Fähigkeiten des Menschen effizient und ethisch vertretbar ergänzen, anstatt sie zu ersetzen.
Samira Samadis Webseite

Bernhard Schölkopf

Vollmitglied
Bernhard Schölkopf widmet sich dem Maschinellen Lernen und der Kausalen Inferenz, wesentlichen Teilgebieten der modernen Künstlichen Intelligenz.
Bernhard Schölkopfs Webseite

Thomas Scholten

Vollmitglied
Thomas Scholten untersucht mit Hilfe von maschinellem Lernen, Geostatistik und großflächigen Feldexperimenten, welche Rolle Böden für die Umwelt und den Menschen spielen.
Thomas Scholtens Webseite

Frank Schreiber

Assoziiertes Mitglied
Frank Schreiber interessiert sich für die Physik der molekularen und biologischen Materie unter Einsatz komplementärer Methoden, vor allem Streuung.
Frank Schreibers Webseite

Eric Schulz

Assoziiertes Mitglied
Eric Schulz arbeitet an Computational Models der menschlichen Intelligenz. Er kombiniert Kognitionswissenschaften, Computational Neuroscience und ML, um Modelle zu erstellen, die wie Menschen lernen und explorieren.
Eric Schulz' Webseite

Fabian Sinz

Vollmitglied
Fabian Sinz interessiert sich für die Kombination von maschinellem Lernen, Computational Neuroscience und neuronalen Daten.
Fabian Sinz' Webseite

Wolfgang Spohn

Vollmitglied
Wolfgang Spohn interessiert sich für formale Erkenntnistheorie, Wissenschaftstheorie und die Theorie der Rationalität und konzentriert sich insbesondere auf kausale Inferenz und die Repräsentation von Unsicherheit.
Wolfgang Spohns Webseite​​​​​​​

T

Álvaro Tejero-Cantero

Vollmitglied / Cluster Core Facility "Machine Learning ⇌ Science Colaboratory"
Álvaro Tejero-Cantero leitet das ml ⇌ science colab. Er konzentriert sich auf reproduzierbares ML für die Natur- und Geisteswissenschaften. Sein Interesse gilt der Inferenz von mechanistischen Modellen und erforschbaren Erklärungen von Algorithmen des ML.
Álvaro Tejero-Canteros Webseite

U

Sonja Utz

Vollmitglied
Sonja Utz möchte mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens die Nutzung sozialer Medien (und deren Auswirkung) verstehen.
Sonja Utz' Webseite

V

Isabel Valera

Vollmitglied
Isabel Valera konzentriert sich auf die Entwicklung maschineller Lernmethoden, die flexibel, robust und fair sind.
Isabel Valeras Webseite​​​​​​​

W

Felix Wichmann

Vollmitglied
Felix Wichmann untersucht die menschliche visuelle Perzeption und Kognition durch Kombination von psychophysischen Experimenten mit Computermodellierung und maschinellem Lernen.
Felix Wichmanns Webseite​​​​​​​

Robert C. Williamson

Vollmitglied  /  W3-Professur "Foundations of Machine Learning"
Bob Williamsons Ziel ist es, ein neues wissenschaftliches Verständnis dafür zu schaffen, wie sozio-technische Systeme, die Technologien des maschinellen Lernens beinhalten, verstanden, analysiert, verbessert und verwaltet werden können.
Bob Williamsons Webseite​​​​​​​

Charley Wu

Vollmitglied / Leiter der unabhängigen Forschungsgruppe  "Human and Machine Cognition"
Charley Wu untersucht die spezifischen Verknüpfungen und kognitiven Algorithmen, die Menschen nutzen, um Zusammenhänge verständlich zu machen. In seiner Arbeit versucht er, die Lücke zwischen menschlichem und maschinellem Lernen zu verringern.
Charley Wus Webseite

Z

Christiane Zarfl

Assoziiertes Mitglied
Christiane Zarfl kombiniert Feld- und Laborarbeiten mit mathematischer Modellierung, um die Auswirkungen des Menschen auf Fließgewässer zu untersuchen und zugrundeliegende Prozesse und Zusammenhänge besser zu verstehen - als Grundlage für ein nachhaltiges Gewässermanagement.
Christiane Zarfls Webseite

Andreas Zell

Vollmitglied
Andreas Zell interessiert sich für Algorithmen des maschinellen Lernens und deren Anwendungen, autonome mobile Roboter, Sensorintegration und Robot Vision.
Andreas Zells Webseite