Ute Schmid ist Inhaberin des Lehrstuhls für Kognitive Systeme an der Universität Bamberg und vertritt das Thema Künstliche Intelligenz in Forschung und Lehre. Sie ist Direktorin am Bayerischen Forschungszentrum für Digitale Transformation (bidt), Mitglied im Bayerischen KI-Rat, Sprecherin der AG1 der Plattform Lernende Systeme und leitet die AG KI in Schulen des Fachbereichs KI der Gesellschaft für Informatik (GI). Mit zwei Universitäts-Diplomen in Psychologie und Informatik hat Ute Schmid eine sehr geeignete interdisziplinäre Perspektive auf die zielgruppengerechte Vermittlung von Informatik- und KI-Kompetenzen. Für Ihr langjähriges Engagement in der Frauen- und Nachwuchsförderung in der Informatik und im Bereich KI-Vermittlung wurde sie mit dem Minerva Gender Equality Award von Informatics Europe und mit dem Rainer-Markgraf-Preis ausgezeichnet.
 

Stephan Scheele ist Post-Doktorand in der Fraunhofer IIS Projektgruppe Erklärbare KI. Er hat ein FH-Diplom in Wirtschaftsinformatik sowie zusätzlich einen Master in Informatik an der Universität Ulm erworben. Im Jahr 2015 hat er zu einem Grundlagenthema aus dem Bereich der Beschreibungslogiken und Wissensrepräsentation an der Universität Bamberg promoviert. Danach war er mehrere Jahre als Software-Architekt für die Robert Bosch GmbH in Renningen im Geschäftsbereich Car Multimedia tätig. Während seiner Promotionszeit hat Stephan Scheele vielfältige Erfahrungen in der Lehre gesammelt. Über seine Arbeiten bei Bosch ist er mit ingenieurswissenschaftlichen Anwendungsfeldern vertraut.

Dr. Janek Thomas hat im Jahr 2019 an der LMU promoviert. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich des Automatischen Maschine Learnings (AutoML), Hyperparameter Optimierung, Variablen Selektion, Benchmarking und Gradienten Boosting. Er ist an der Entwicklung von Machine Learning Software in R und Python beteiligt, arbeitete an der LMU und FAU als Dozent für R-Kurse und forschte unter anderem bei H2O.ai und Microsoft Research. Zudem ist er einer der Organisatoren der Munich Datageeks, einer seit 2013 bestehenden Meetup Gruppe und gemeinnützigem Verein für Data Science in München.

Ute Schmid ist Professorin für Angewandte Informatik, insbesondere Kognitive Systeme. Seit mehr als 15 Jahren lehrt und forscht sie zu wissensbasierten Methoden der KI sowie maschinellem Lernen. Sie ist international sichtbar im Bereich Human-like Machine Learning und forscht aktuell zur Generierung von Erklärungen sowie zur Nutzung von Erklärungen beim interaktiven Lernen. Ute Schmid hat zudem Erfahrung bei der Entwicklung von intelligenten Tutorsystemen und bei der Nutzung von analogen Beispielen im Kontext des Wissens-und Fertigkeitserwerbs. Sie hat neben einem Diplom in Informatik auch ein Diplom in Psychologie erworben und verfügt über langjährige Erfahrung in empirischer Forschung.