Cluster-Mitglieder

Der Cluster "Maschinelles Lernen" umfasst derzeit 49 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.
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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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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.

Franz Baumdicker

Vollmitglied / Leiter der unabhängigen Forschergruppe "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.
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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

Sergios Gatidis

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

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Andreas Geiger

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

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Konstantin Genin

Vollmitglied
Leiter der unabhängigen Forschergruppe  "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.
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Bedartha Goswami

Vollmitglied
Leiter der unabhängigen Forschergruppe
  "Maschinelles Lernen in den Klimawissenschaften"
Bedartha Goswami's Forschung verfolgt das Ziel, Klimaprozesse zu untersuchen und die Komplexität von Klimasystemen mit Tools und Techniken aus dem Bereich des maschinellen Lernens zu erschließen.
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H

Thilo Hagendorff

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

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

Vollmitglied
Leiterin der Early Career Forschergruppe "ML in Nachhaltigen Energiesystemen"

Nicole Ludwig interessiert sich für die Entwicklung neuer Algorithmen des maschinellen Lernens, die ein nachhaltiges Energiesystem der Zukunft unterstützen.
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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.
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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

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

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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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.
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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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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. Webseite

U

Sonja Utz

Vollmitglied
Sonja 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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Robert C. Williamson

ab März 2021

Vollmitglied  /  W3-Professur "Foundations of Machine Learning"
Bob Williamson's 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.
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Charley Wu

Vollmitglied
Leiter der unabhängigen Forschergruppe
  "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.
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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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