Datenmanagement und maschinelles Lernen

Eine der zentralen Herausforderungen unserer Zeit ist die Verwaltung und Gewinnung von Erkenntnissen aus riesigen Datenmengen durch ein neues Forschungsparadigma, das oft als "Data Science" bezeichnet wird. Im Kern besteht Data Science vor allem aus Datenmanagement und maschinellem Lernen – zwei Bereichen, die im Departement gut vertreten sind und in denen die Forschenden intensiv zusammenarbeiten. Die Forschungsarbeit der Professorenschaft deckt alle Aspekte der Datenwertschöpfungskette ab: die Erzeugung und Erfassung von Daten, die Datenorganisation und -speicherung, die Datenverarbeitung und das Lernen aus Daten, um Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen.

 

Forschungsthemen

Künstliche Intelligenz, Big Data, Cloud-Computing, Datenanalyse, Datenbanken, Data-Mining, Data Science, Enterprise Computing, maschinelles Lernen, Medizininformatik, Sprachverstehen

Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Gustavo Alonso

Gustavo Alonso
Ordentlicher Professor

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Datenbanken, Verteilte Systeme, Enterprise Computing, Systemaspekte von Programmiersprachen, Multicore, FPGAs

 

Computer science Professor Valentina Boeva

Valentina Boeva
Assistenzprofessorin

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Bioinformatik, Algorithmen für biomedizinische Datenanalyse, Genominformatik, Epigenetik, Krebsforschung, Maschinelles Lernen
 

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Joachim Buhmann
Ordentlicher Professor

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Maschinelles Lernen, statistische Lerntheorie, Modell-/Algorithmenvalidierung, Informationstheorie, biomedizinische Datenanalyse
 

Prof. Ryan Cotterell

Ryan Cotterell
Assistenzprofessor

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Natural Language Processing, Computerlinguistik, maschinelles Lernen

 

Vergrösserte Ansicht: Prof. Niao He

Niao He
Assistenzprofessorin

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Umfassende Optimierung, Maschinelles Lernen, Bestärkendes Lernen, Probabilistische Inferenz
 

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Torsten Hoefler
Ordentlicher Professor

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Effiziente und sichere Architektur und Vernetzung von Rechenzentren, Cloud Computing, Klimasimulationen, hochskalierendes maschinelles Lernen, Quanten- und Hochleistungsrechnen
 

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Thomas Hofmann
Ordentlicher Professor

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Maschinelles Lernen, Sprachverstehen, Informationsabfrage, Nutzeranalysen
 

Prof. Ana Klimovic

Ana Klimovic
Assistenzprofessorin

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Cloud Computing, Betriebssysteme, Verteilte Systeme, Speichersysteme, Computer Architektur
 

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Andreas Krause
Ordentlicher Professor

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Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Bestärkendes Lernen, Probabilistische Inferenz
 

Fernando Perez Cruz

Fernando Perez Cruz
Titularprofessor

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Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Signalverarbeitung, Informationstheorie, Bayes'sche Modellierung

Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Marc Pollefeys

Marc Pollefeys
Ordentlicher Professor

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Computer Vision, 3D-Modellierung, robotische Wahrnehmung, Computergrafik, Maschinelles Lernen

 

Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Markus Püschel

Markus Püschel
Ordentlicher Professor

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Programmgenerierung, Signalverarbeitung, Leistungsoptimierung, Programmanalyse, Domain Specific Languages, Maschinelles Lernen, FPGAs
 

Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Gunnar Rätsch

Gunnar Rätsch
Ordentlicher Professor

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Data Science für Biomedizin, Maschinelles Lernen, Genominformatik, Krebsforschung
 

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Timothy Roscoe
Ordentlicher Professor

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Betriebssysteme, Verteilte Systeme, Vernetzung, Enterprise Computing
 

Mrinmaya Sachan
Assistenzprofessor

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Maschinelles Lernen für die Verarbeitung natürlicher Sprache, Wissensentdeckung und Beweisführung

Vergrösserte Ansicht: Computer science professor Bernhard Schölkopf

Bernhard Schölkopf
Ordentlicher Professor

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Maschinelles Lernen, kausale Inferenz, Wissenschaftsanwendungen


 

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David Steurer
Ausserordentlicher Professor

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Komplexitätstheorie, approximative Algorithmen, konvexe Optimierung, Parameter Abschätzung, Tensor Methoden

 

Zendong Su

Zhendong Su
Ordentlicher Professor

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Compiler, Programmiermethoden und -werkzeuge, testen, analysieren, verifizieren, Software-Sicherheit, Maschinelles Lernen, Bildungstechnologien
 

Computer science professor Martin Vechev

Martin Vechev
Ordentlicher Professor

Webseite

Automatisierte Logik, Maschinelles Lernen, sichere künstliche Intelligenz, Sicherheit

Julia Vogt
Assistenzprofessorin

Webseite

Data Science für Medizin, Maschinelles Lernen, Data-Mining, Bioinformatik
 

Professor Fanny Yang

Fanny Yang
Assistenzprofessorin

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Maschinelles Lernen (Theorie und Zuverlässigkeit), nichtparametische und hochdimensionale Statistik, Optimierung
 

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