Professur für Wirtschaftsinformatik, insbesondere Machine Learning
Organisation: Professur
Forschungsschwerpunkte
Forschung
Wir interessieren uns für statistisches maschinelles Lernen mit einem Schwerpunkt auf Raum-Zeit-Problemen, wie zum Beispiel die Navigation von Nutzern innerhalb einer Website, adaptives Testen und adaptive Lernumgebungen sowie die Koordination von Fußballspielern auf dem Spielfeld. Unsere Beiträge sind zumeist in der Grundlagenforschung verortet und wir kooperieren mit ausgewählten Partnern aus Wissenschaft, Sport und Industrie in verschiedenen Projekten.
Lehre
Wir bieten Einführungsveranstaltungen und fortgeschrittene Spezialkurse im Themenbereich maschinelles Lernen und Data Mining an. Unser Lehre erbringen wir hauptsächlich im Master Management & Data Science als auch im Bachelor Wirtschaftsinformatik. Beispiele sind etwa Deep Learning (Data Science), Einführung in die Statistik (Wirtschaftsinformatik) und Maschinelles Lernen und Data Mining (Management & Engineering).
- 2024
Team Sports Analytics (ECML/PKDD Tutorial)
Rudolph, Y. (Sprecher*in), Robberechts, P. (Sprecher*in), Van Roy, M. (Sprecher*in) & Zimmermann, A. (Sprecher*in)
13.09.2024Aktivität: Vorträge und Gastvorlesungen › Konferenzvorträge › Forschung
PODIUMSDISKUSSION: Lehramtsstudium und/oder Künstliche Intelligenz? Ethische Herausforderungen in Bildung durch Technik.
Mah, D.-K. (Sprecher*in), Brefeld, U. (Sprecher*in), Broy, W. (Sprecher*in) & Kück, T. J. (Moderator*in)
13.06.2024Aktivität: Wissenschaftliche und künstlerische Veranstaltungen › Externen Workshops, Kursen, Seminaren › Transfer
- 2023
Masked Autoencoder Pretraining for Event Classification in Elite Soccer
Rudolph, Y. (Sprecher*in) & Brefeld, U. (Ko-Autor*in)
18.09.2023Aktivität: Vorträge und Gastvorlesungen › Vorträge in anderen Veranstaltungen › Forschung
Data-efficient Pattern Detection in Elite Soccer
Rudolph, Y. (Sprecher*in), Faßmeyer, D. (Ko-Autor*in) & Brefeld, U. (Ko-Autor*in)
26.05.2023Aktivität: Vorträge und Gastvorlesungen › Konferenzvorträge › Forschung
- 2022
Modeling Conditional Dependencies in Multiagent Trajectories
Rudolph, Y. (Sprecher*in) & Brefeld, U. (Ko-Autor*in)
28.03.2022Aktivität: Vorträge und Gastvorlesungen › Präsentationen (Poster ua.) › Forschung
Detection of tactical patterns using semi-supervised graph neural networks
Anzer, G. (Sprecher*in), Bauer, P. (Sprecher*in), Brefeld, U. (Sprecher*in) & Faßmeyer, D. (Sprecher*in)
2022Aktivität: Vorträge und Gastvorlesungen › Konferenzvorträge › Forschung
- 2020
Graph Conditional Variational Models: Too Complex for Multiagent Trajectories?
Rudolph, Y. (Sprecher*in), Brefeld, U. (Ko-Autor*in) & Dick, U. (Ko-Autor*in)
12.12.2020Aktivität: Vorträge und Gastvorlesungen › Präsentationen (Poster ua.) › Forschung
Companion Proceedings of the 10th International Conference on Learning Analytics & Knowledge LAK20
Neubauer , K. (Teilnehmer*in) & Brefeld, U. (Teilnehmer*in)
25.03.2020 → 27.03.2020Aktivität: Wissenschaftliche und künstlerische Veranstaltungen › Konferenzen › Forschung
- 2018
MDP-based Itinerary Recommendation using Geo-Tagged Social Media
Gaonkar, R. (Sprecher*in), Tavakol, M. (Sprecher*in) & Brefeld, U. (Sprecher*in)
24.10.2018Aktivität: Vorträge und Gastvorlesungen › Konferenzvorträge › Forschung
Concurrent Adaptive Tests for Formative Assessments in School Classes
Bengs, D. (Sprecher*in), Brefeld, U. (Sprecher*in) & Kröhne, U. (Sprecher*in)
26.07.2018Aktivität: Vorträge und Gastvorlesungen › Konferenzvorträge › Forschung