Cluster Vollmitglieder

Der Cluster "Maschinelles Lernen" umfasst derzeit 28 Vollmitglieder, d.h. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die direkt auf dem Forschungsgebiet des maschinellen Lernens tätig sind.

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


Zeynep Akata

interessiert sich für maschinelles Lernen, das im Bereich erklärbare künstiche Intelligenz (XAI) Sehen und Sprache kombiniert

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Regina Ammicht Quinn

Ethik in den Wissenschaften
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Sabine Andergassen

arbeitet auf dem Gebiet der Quanten-Vielteilchenphysik
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Harald Baayen

interessiert sich für Wörter, deren innere Strukturen, Bedeutungen, Verteilungs­eigenschaften, und wie sie im Sprachverständnis und der Sprachproduktion verarbeitet werden
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Philipp Berens

entwickelt Algorithmen zur Analyse multimodaler Daten in den Neurowissenschaften und der klinischen Diagnostik
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Matthias Bethge

Computational Neuroscience und maschinelles Lernen
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Michael Black

Computer Vision
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Martin Butz

arbeitet an der neurokognitiven Modellierung der menschlichen und künstlichen Intelligenz, einschließlich deren Entwicklung 
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Andreas Geiger

arbeitet an der Schnittstelle von Computer Vision, maschinellem Lernen und Robotik

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Matthias Hein

arbeitet an theoretischen Garantien für Algorithmen des maschinellen Lernens, mit dem Ziel von robusten, sicheren und erklärbaren Lernverfahren
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Philipp Hennig

entwickelt Algorithmen für und als lernende Maschinen
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Enkelejda Kasneci

Perception Engineering
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Oliver Kohlbacher

Bioinformatik
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Hendrik Lensch

arbeitet an der gesamten Bildakquisitions- und -verarbeitungspipeline von der Aufnahme über die Analyse bis zur  Erzeugung und Darstellung realistischer 3D-Modelle  
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Ulrike von Luxburg

Ulrike's Forschungs­schwerpunkte sind die theoretischen Grundlagen und Grenzen des maschinellen Lernens
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Georg Martius

arbeitet an maschinellem Lernen für Roboter, so dass diese eine Lernentwicklung vollziehen können, d. h. an Theorie und Praxis von Reinforcement Lern­methoden, künstlicher Neugier, Repräentations­lernen und neuen tiefen Netzwerkarchitekturen
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Katja Kay Nieselt

Bioinformatik
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Mijung Park

Privacy Preserving Machine Learning 
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Nico Pfeifer

Medizininformatik 
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Wolfgang Rosenstiel

arbeitet an Anwendungen des maschinellen Lernens in sicherheitskritischen Systemen, von Eingebetteten Systemen für Fahrzeuge bis zu Gehirn-Computer-Schnittstellen
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Bernhard Schölkopf

widmet sich dem Maschi­nellen Lernen und der Kausalen Inferenz, wesentlichen Teil­gebieten der modernen Künstlichen Intelligenz
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Thomas Scholten

Geowissenschaft 
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Fabian Sinz

interessiert sich für die Kombination von maschi­nellem Lernen, Compu­tational Neuroscience und neuronalen Daten
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Wolfgang Spohn

Wissenschaftsphilosophie
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Sonja Utz

möchte mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens die Nutzung sozialer Medien (und deren Auswirkung) verstehen
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Isabel Valera

Probabilistisches Lernen 
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Felix Wichmann

untersucht die menschliche visuelle Perzeption und Kognition durch Kombi­nation von psychophy­sischen Experimenten mit Computer­modellierung und maschinellem Lernen
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Andreas Zell

Robotik
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