Prof. Dr. Christian Spannagel ist Professor für Mathematik- und Informatikdidaktik an der Pädagogischen Hochschule Heidelberg. Er forscht zum Einsatz digitaler Technologien in Schule und Hochschule und ist zweifacher Preisträger des Lehrpreises des Landes Baden-Württemberg zum Einsatz digitaler Werkzeuge in der Hochschullehre.

Prof. Dr. Dr.-Ing. Dr. h. c. Jivka Ovtcharova zeichnet sich durch ihre Expertise in der Forschung und Entwicklung von cutting-edge Technologien wie KI und VR für die industrielle Praxis. Sie ist Leiterin des Instituts für Informationsmanagement im Ingenieurwesen (IMI), Direktorin im Forschungszentrum für Informatik Karlsruhe (FZI) und Gründerin mehrerer Zentren, wie das Lifecycle Engineering Solutions Center (LESC) und das Center for Artificial Intelligence Talents (CAIT). Ihr aktueller Forschungsschwerpunkt ist die KI-Anwendung in den Bereichen Virtual Engineering und Digital Twins.

Dr-Ing. Matthes Elstermann hat lange und vielfältige Erfahrung im Unterrichten von Programmierfähigkeiten, sowie der Vermittlung von Verständnis für komplexe Zusammenhänge und Prozesse.

Prof. Marco Huber, geb. am 12. Januar 1980 in Kehl, promovierte 2009 im Fach Informatik an der Universität Karlsruhe (TH). Von 2009 bis 2011 leitete er die Forschungsgruppe „Variable Bildgewinnung und –verarbeitung“ des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB in Karlsruhe. Im Anschluss war er bis 2015 als Senior Researcher bei AGT International in Darmstadt tätig. Von April 2015 und bis September 2018 verantwortete Prof. Huber die Produktentwicklung und die Data-Science-Dienstleistungen des Bereichs Katana bei der USU Software AG in Karlsruhe. Zugleich lehrte er als Privatdozent für Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seit Oktober 2018 ist er Inhaber der Professur für kognitive Produktionssysteme an der Universität Stuttgart und zugleich Leiter des Zentrums für Cyber-Cognitive Intelligence (CCI) am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA. Seine Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf die Themen maschinelles Lernen, Sensordatenanalyse und Robotik im produktionstechnischen Umfeld.