Machine Learning

Marius Lindauer ist Professor an der Leibniz Universität Hannover und Empfänger des renommierten ERC-Förderprogramms.

Er hat an der Universität Potsdam promoviert. Nach seiner Promotion wechselte er als Postdoktorand zur AutoML-Gruppe an der Universität Freiburg. Marius ist Co-Leiter der AutoML.org-Supergruppe, Mitglied des Beirats von COSEAL, Mitbegründer des Leibniz Data Science Lab und Mitglied mehrerer anderer Netzwerke, darunter ELLIS und CLAIRE. Seine Forschungsinteressen liegen vor allem auf dem Gebiet der AutoML, mit zusätzlicher Expertise in Reinforcement Learning und Interpretable Machine Learning.

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.

Haojin Yang ist Senior Researcher und Leiter der Forschungsgruppe Multimedia und Maschinelles Lernen (MML) am Hasso-Plattner-Institut (HPI). Seit 2019 ist er für eine Professur habilitiert. Seine Forschungsschwerpunkte sind effizientes Deep Learning, Modellbeschleunigung und -kompression sowie Edge AI.

Professor Jan Peters lehrt und forscht sowohl am Fachbereich Informatik der Technischen Universität Darmstadt als auch am Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI). Er gehört im Bereich des Maschinellen Lernens für autonome, intelligente Roboter zu den weltweit führenden Forschern und wurde für seine Leistungen mehrfach ausgezeichnet. U.A. wurde er zum IEEE Fellow, ELLIS Fellow und AIAA Fellow ernannt.

Christian Bartz ist derzeit Doktorand am Lehrstuhl für Internettechnologien und -systeme des Hasso-Plattner-Instituts (HPI) an der Universität Potsdam, Deutschland. Vor seiner Promotion machte er 2016 seinen Masterabschluss in IT-Systems Engineering am HPI. Seine aktuellen Forschungsinteressen drehen sich um Computer Vision und Deep Learning, insbesondere Texterkennung in Szenenbildern, Handschrifterkennung für die automatisierte Analyse von Archivmaterial und die automatisierte Generierung geeigneter Trainingsdaten für das Training von Machine-Learning-Algorithmen.

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.