Cluster-Mitglieder

Der Cluster "Maschinelles Lernen" umfasst derzeit 31 Vollmitglieder und 9 Assoziierte Mitglieder. Vollmitglieder sind Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, die direkt auf dem Forschungsgebiet des maschinellen Lernens tätig sind. Assoziierte Mitglieder sind nicht direkt auf dem Forschungsgebiet des maschinellen Lernens tätig, aber bereit, neue Kollaborationen zu eröffnen.

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.
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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.
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Sabine Andergassen

Vollmitglied
Sabine Andergassen's wissenschaftlicher Schwerpunkt liegt in der Quanten-Vielteilchenphysik.
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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.
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Philipp Berens

Vollmitglied
Cluster Sprecher

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

Vollmitglied
Matthias Bethge untersucht mittels mathematischer Methoden und psychophysikalischer Experimente die Bildverarbeitung und ihre neurale Basis im menschlichen Gehirn.
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Michael Black

Vollmitglied
Michael Black's Forschung erstreckt sich auf die Bereiche Computer Vision, maschinelles Lernen und Grafiken, wobei der Schwerpunkt auf der Datenver­arbeitung und dem Verständnis von Bewegungen durch Videoanalyse liegt.
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Martin Butz

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

Manfred Claassen

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

Peter Dayan

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

Todd Ehlers

Assoziiertes Mitglied
Todd Ehlers' Interessen liegen in den Wechselwirkungen zwischen Klima, Tektonik und Biota während des Gebirgsaufbaus.
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G

Andreas Geiger

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

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Bedartha Goswami

Vollmitglied
Leiter der Cluster-Nachwuchsgruppe
  "Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften"
Bedartha Goswami interessiert sich für nichtlineare Zeitreihenanalyse, komplexe netzwerkbasierte Analysen und insbesondere für die Rolle von Datenunsicherheiten bei der Gestaltung unseres Verständnisses komplexer realer Phänomene wie etwa synoptischer Klimasysteme.
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H

Matthias Hein

Vollmitglied
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

Vollmitglied
Philipp Hennig entwickelt Algorithmen für und als lernende Maschinen.
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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.
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K

Enkelejda Kasneci

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

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

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

Assoziiertes Cluster-Mitglied
Zhaoping Li interessiert sich für visuelle und olfaktorische Informationsverarbeitung im Gehirn und verwandten Themen wie neuronale Netzwerke und Informationstheorie.
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Ulrike von Luxburg

Vollmitglied
Cluster Sprecherin

Ulrike von Luxburg's Forschungsschwerpunkte sind die theoretischen Grundlagen und Grenzen des maschinellen Lernens.

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M

Jakob Macke

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

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.
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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.
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N

Katja 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.
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O

Martin Oettel

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

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

Wolfgang Rosenstiel

Vollmitglied
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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S

Bernhard Schölkopf

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

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

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

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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.
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U

Sonja Utz

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

Isabel Valera

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

Felix Wichmann

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

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Z

Andreas Zell

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