AG 1: Technologische Wegbereiter und Data Science

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Die Arbeitsgruppe befasst sich mit den technologischen Grundlagen und Enablern von Lernenden Systemen. Sie übernimmt innerhalb der Plattform eine Querschnittsfunktion und gibt Impulse an alle weiteren Arbeitsgruppen.

Katharina Morik

Technische Universität Dortmund

Volker Markl

Technische Universität Berlin

Mitglieder der Arbeitsgruppe

  • Prof. Dr. Ulf Brefeld
  • Leuphana Universität Lüneburg
  • Dr. Carl-Helmut Coulon
  • INVITE GmbH
  • Dr. Wolfgang Ecker
  • Infineon Technologies AG
  • Prof. Dr. Kristian Kersting
  • Technische Universität Darmstadt
  • Prof. Dr. Stefan Kramer
  • Johannes-Gutenberg-Universität Mainz
  • Prof. Dr.-Ing. Alexander Löser
  • Beuth Hochschule für Technik Berlin
  • Prof. Dr. Klaus-Robert Müller
  • Technische Universität Berlin
  • Prof. Dr. Erhard Rahm
  • Universität Leipzig
  • Prof. Dr. Wolfgang Rosenstiel
  • Eberhard Karls Universität Tübingen
  • Prof. Dr. Kai-Uwe Sattler
  • Technische Universität Ilmenau
  • Dr. Harald Schöning
  • Software AG
  • Prof. Dr. Volker Tresp
  • Ludwig-Maximilians-Universität München
  • Dr. Jilles Vreeken
  • Helmholtz-Zentrum für Informationssicherheit (CISPA) / Max-Planck-Institut für Informatik
  • Prof. Dr.-Ing. Gerhard Weikum
  • Max-Planck-Institut für Informatik
  • Prof. Dr. Stefan Wrobel
  • Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

Von den aufgeführten Personen liegt uns ein schriftliches Einverständnis zur Veröffentlichung ihrer Daten gemäß DSGVO vor. Diese Mitgliederliste stellt einen Auszug dar und wird laufend vervollständigt.

Leitfragen der Arbeitsgruppe

  • Was sind die wichtigsten Forschungsfelder bei Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Data Science? Welches Potenzial haben sie für disruptive Anwendungen?
  • Wo liegen die Stärken und Schwächen der KI-Forschung in Deutschland?
  • Wie kann die Ausbildung von Forscherinnen, Forschern und Fachkräften für maschinelles Lernen und Data Science an Hochschulen weiter verbessert werden?
  • Welche Kompetenzen aus der KI-Forschung werden in der Anwendung nachgefragt?
  • Welche Faktoren begünstigen bzw. hemmen die schnelle und erfolgreiche Anwendung von maschinellem Lernen und Data Science?
  • Alle
  • IT-Sicherheit
  • Recht und Ethik
  • Geschäftsmodelle
  • Mobilität
  • Medizin
  • StylePattern

Antworten auf die Frage "What's next?" geben Mitglieder der Arbeitsgruppe 1 – Technologische Wegbereiter und Data Science.

Konferenzbeteiligungen

Mitglieder der Arbeitsgruppe haben sich im Jahr 2018 mit Forschungsergebnissen oder als Mitglieder von Programmkomitees bei hochrangigen internationalen Konferenzen engagiert. Eine Übersicht dazu finden Sie hier.