• Data Science
• Natürliche Sprachverarbeitung
• Information Retrieval und Informationsvisualisierung
• Digitale Bibliotheken und Web-Engineering
• Maschinelles Lernen
• Blockchain-Technologie

Weitere Informationen zu Projekten und Abschlussarbeiten finden Sie hier

• Maschinelles Lernen und Deep Learning
• Bildverarbeitung
• Bildanalyse fuer Biologie und Medizin

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• Semantische maschinelle Bildverarbeitung (Objektverständnis, Handlungsverstehen)
• Robotik (Bewegungsplanung, Mensch-Maschine Interaktion)
• Neuronale Netze und Lernen (biophysikalisch realistische aber auch abstrakte Modellierung)

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• Simulationsmodelle von Pflanzen
• Künstliches Leben
• Computergrafik

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• Internet Technologien und Anwendungen
• Internet der Dinge und smarte Städte
• Big Data Analyse, insbesondere im sozioökonomischen Kontext

Weitere Projektbeschreibungen für Studierende finden Sie hier

• Untersuchung von Bedrohungen der Privatheit
• Entwicklung von Gegenmaßnahmen zum Schutz der Privatheit der Nutzer
• Ermächtigung der Nutzer zum Schutz ihrer Privatheit durch Bereitstellung innovativer und anwendbarer Methoden

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• Sensordatenverarbeitung und -fusion
• Umfelderkennung für autonome Systeme
• Zustandsschätzung und Maschinelles Lernen

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• Semistrukturierte Daten
• Semantic Web

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• Infrastrukturen für Data Science
• Forschungsdatenmanagement
• Datenanalyse-Pipelines
• Graph-Datenbanken

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Prof. Dr. Kerstin Strecker

• Informatik im Kontext
• Data Science in der Schule
• Informatik und Ethik
• Physical Computing
• Digitale Kompetenzen und Schule

Prof. Dr. Eckart Modrow

• Informatik und Allgemeinbildung
• Erweiterung grafischer Programmiersprachen
• Maschinelles Lernen

• Natürliche Sprachverarbeitung & Computerlinguistik
• Text Mining für Daten aus den Geistes- und Sozialwissenschaften
• Multimodale Analyse

• Hochleistungs-Ein/Ausgabe
• Datenzentrische Workflows
• Rechenzentrums-Mananagement
• Einsatz von maschinellem Lernen im wissenschaftlichen Rechnen
• Wissenschaftliche Softwareentwicklung

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• Maschinelles Lernen (Probabilistic Models, Deep Learning, Meta-Learning, Inductive Bias Transfer, Multi-Task Learning)
• Computational Neuroscience (System Identification, Visual Cortex, Close-Loop Experiments, Explainable Models, Visualization)
• Computer Vision (Inductive Biases in Image Classification, Tracking)
• Maschinelles Lernen und Medizin (neurodegenerative diseases, medical image analysis, ML in intensive care)

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• Computational Neuroscience
• Maschinelles Lernen
• Computervision

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• Optimal Transport
• Bildverarbeitung und inverse Probleme
• Effiziente Optimierungsalgorithmen

• Optimierung bei parallelem Rechnen / High-Performance Computing
• Datenmanagement / Datenanalyse
• Cloud-Infrastrukturen

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• Software Quality Engineering und Testing
• Empirische Softwaretechnik
• Cloud Computing
• Usability Engineering

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• Mobile Kommunikation
• Netzwerksicherheit
• Blockchain Technologien

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Prof. Dr. Florin Manea

• String Solving
• Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen
• Text-Suche mit Anwendungen in der Informationsbeschaffung

Prof. Dr. Carsten Damm

• Komplexität Boolescher Funktionen
• E-Learning und interaktive Lehrmaterialien
• Approximation von String-Distanzen