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). 

  1. THE EUROPEAN CONFERENCE ON MACHINE LEARNING & PRINCIPLES AND PRACTICE OF KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES 2017

    Brefeld, U. (Ko-Autor*in)

    2017 → …

    Aktivität: Wissenschaftliche und künstlerische VeranstaltungenExternen Workshops, Kursen, SeminarenForschung

  2. Team Sports Analytics (ECML/PKDD Tutorial)

    Rudolph, Y. (Sprecher*in), Robberechts, P. (Sprecher*in), Van Roy, M. (Sprecher*in) & Zimmermann, A. (Sprecher*in)

    13.09.2024

    Aktivität: Vorträge und GastvorlesungenKonferenzvorträgeForschung

  3. Support Vector Machines for Collective Inference

    Brefeld, U. (Sprecher*in), Klein, T. (Sprecher*in) & Scheffer, T. (Sprecher*in)

    01.08.200703.08.2007

    Aktivität: Vorträge und GastvorlesungenKonferenzvorträgeForschung

  4. Structured Prediction in Social Contexts

    Brefeld, U. (Sprecher*in)

    15.09.2014

    Aktivität: Vorträge und GastvorlesungenKonferenzvorträgeForschung

  5. 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)

    13.06.2024

    Aktivität: Wissenschaftliche und künstlerische VeranstaltungenExternen Workshops, Kursen, SeminarenTransfer

  6. Modeling Conditional Dependencies in Multiagent Trajectories

    Rudolph, Y. (Sprecher*in) & Brefeld, U. (Ko-Autor*in)

    28.03.2022

    Aktivität: Vorträge und GastvorlesungenPräsentationen (Poster ua.)Forschung

  7. MDP-based Itinerary Recommendation using Geo-Tagged Social Media

    Gaonkar, R. (Sprecher*in), Tavakol, M. (Sprecher*in) & Brefeld, U. (Sprecher*in)

    24.10.2018

    Aktivität: Vorträge und GastvorlesungenKonferenzvorträgeForschung

  8. Masked Autoencoder Pretraining for Event Classification in Elite Soccer

    Rudolph, Y. (Sprecher*in) & Brefeld, U. (Ko-Autor*in)

    18.09.2023

    Aktivität: Vorträge und GastvorlesungenVorträge in anderen VeranstaltungenForschung

  9. Learning to Rate Player Actions on the Example of Soccer

    Brefeld, U. (Sprecher*in) & Dick, U. (Sprecher*in)

    26.06.201728.06.2017

    Aktivität: Vorträge und GastvorlesungenKonferenzvorträgeForschung

  10. Learning to rate player actions in multi-agent scenarios

    Dick, U. (Sprecher*in) & Brefeld, U. (Sprecher*in)

    11.01.2018

    Aktivität: Vorträge und GastvorlesungenKonferenzvorträgeForschung

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