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.
 

Sie studierte Slavistik und Germanistik an der Adam-Mickiewicz-Universität Posen und an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Von 2002 bis 2005 war sie wissenschaftliche Mitarbeiterin in Mainz und promovierte dort. 2006 war sie in Mainz und am Institut für Deutsche Sprache in Mannheim, im Projekt Grammatik des Deutschen im europäischen Vergleich als wissenschaftliche Mitarbeiterin beschäftigt. Im Oktober 2006 wurde sie Juniorprofessorin für historische Sprachwissenschaft des Deutschen in Mainz. Von 2009 bis 2017 hatte sie die Professur für Linguistik des Deutschen mit dem Schwerpunkt historische Sprachwissenschaft an der Universität Hamburg inne. 2017 folgte sie dem Ruf auf den Lehrstuhl für Deutsche Sprachwissenschaft an die Universität Bamberg und wechselte zum 1. April 2022 auf die Professur für Historische Sprachwissenschaft des Deutschen an der Universität Leipzig.

Anja Gärtig-Daugs studierte Gesundheitsökonomie an der Universität Bayreuth mit den Schwerpunkten Public Health und Informationssysteme. Außerdem promovierte sie zum Dr. rer. pol. in Wirtschaftswissenschaften an der Universität Bayreuth.

Nach dem Studium arbeitete sie als Epidemiologin am Bevölkerungsbezogenen Krebsregister Bayern, als wissenschaftliche Mitarbeiterin und Dozentin am Lehrstuhl für Bevölkerungswissenschaft an der Universität Bamberg und als Referentin für soziales Ehrenamt beim Malteser Hilfsdienst e. V. Von 2012 bis 2017 arbeitete sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin in den Projekten "Alumnae Tracking", "Mobiles Informatik-Lernlabor" und "Informatik im Elementarbereich" und war Tutorin für das Seminar "Genderaspekte in der Informatik" am Lehrstuhl für Angewandte Informatik / Kognitive Systeme der Universität Bamberg. Im Jahr 2018 unterstützte sie den Studiendekan der Fakultät für Informationssysteme und Angewandte Informatik im Bereich Qualitätsmanagement und Lehrveranstaltungsevaluation. Von 2018 bis 2020 war sie nebenberufliche Professorin für Gesundheitsmanagement im Bereich Fernstudium an der Internationalen Hochschule Bad Honnef (IUBH). 2019 kehrte sie an die Universität Bamberg zurück, um am Zentrum für Lehrerbildung (ZLB) das digitale Lernlabor für den Elementarbereich (ElementarLLab) aufzubauen. Sie leitet das Kompetenzzentrum für digitales Lernen und Lehren am Zentrum für Lehrerbildung und ist assoziiertes Mitglied der Forschungsgruppe "Elementare Informatikbildung".

Ihre Forschungsinteressen liegen im Bereich der empirischen Forschung, der Informatik in der Elementarpädagogik, des digitalen Lehrens und Lernens sowie der digitalen Gesundheit.

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.