Fachbereich Informatik

Offene Masterarbeiten

("Kapazität" bezieht sich auf die Anzahl an Masterarbeiten, die derzeit maximal im betreffenden Arbeitsbereich betreut werden können)

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: https://uni-tuebingen.de/en/178236

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: Explainable Machine Learning (Zeynep Akata)
Kapazität: 2
Themenbereich(e): Visual-Textual Entailment with Natural Language Explanations Textual Explanations to Enhance Automatized Vehicle Control
Voraussetzungen: Machine Learning, Computer Vision, Natural Language Processing
Kontaktdaten/Links: Zeynep Akata

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: https://uni-tuebingen.de/fakultaeten/mathematisch-naturwissenschaftliche-fakultaet/fachbereiche/informatik/studium/offene-bachelor-masterarbeiten/offene-masterarbeiten/

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