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. Data Science: Lern- und Ausbildungsinhalte

    Abedjan, Z., Brefeld, U., Bürkle, J., Desel, J., Edlich, S., Eppler, T., Goedicke, M., Heidrich, J., Kast, S. M., Krupka, D., Lang, K., Liggesmeyer, P. & Tropmann-Frick, M.

    31.12.19

    1 Objekt von Medienberichte

    Presse/Medien: Presse / Medien

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Publikationen

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