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Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen, Fachbereich Informatik (FBI)

  • Logo Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen, Fachbereich Informatik

    Die Gruppe für Maschinelles Lernen an der RPTU (ehemals: TU Kaiserslautern) wurde 2017 gegründet. Die Gruppe umfasst derzeit 2 Professoren, 1 Postdoc, 18 Doktoranden, 3 administrative/technische Mitarbeiter und 13 studentische Hilfskräfte. Die Gruppe interessiert sich für Theorie und Algorithmen des statistischen maschinellen Lernens (insbesondere Deep Learning) und dessen Anwendungen. Unsere Forschung deckt ein breites Spektrum an Themen und Anwendungen ab, bei denen wir versuchen, theoretisch bewährte Ansätze (z. B. auf der Grundlage der Lerntheorie) mit den jüngsten Fortschritten (z. B. beim Deep Learning oder Reinforcement Learning) zu vereinen. Zu den Themen, mit denen wir uns beschäftigt haben, gehören unüberwachtes Deep Learning (insbesondere die Erkennung von Anomalien), multimodales Lernen, extreme Klassifizierung, adversariales Lernen, erklärbare KI und Anwendungen von ML in den Biowissenschaften, der mechanischen und chemischen Verfahrenstechnik und der Textanalyse. Mitglieder der Gruppe haben verschiedene Auszeichnungen erhalten, darunter den Google Most Influential Papers Award, die ICML und NIPS Best Reviewer Awards, den ANDEA Test-of-time Award und den Emmy-Noether Career Award (DFG). Die Gruppe trägt mit hilfreichen Beiträgen zur Gemeinschaft bei. Mitglieder der Gruppe haben für mehr als 50 Konferenzen und 30 Fachzeitschriften begutachtet. Sie haben als Mitherausgeber von Zeitschriften (JMLR, TNNLS) und als Fachgebietsleiter von Konferenzen (AAAI, AISTATS und ECML) fungiert. Die Gruppe setzt sich für die Verbesserung der Vielfalt, Gleichberechtigung und Integration im Bereich des ML ein. Dies wird durch den hohen Anteil an Frauen in der Gruppe auf allen Ebenen der akademischen Qualifikation belegt.


    Adresse

    Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau
    Fachbereich Informatik
    Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen
    Gebäude 36, Raum 325
    Paul-Ehrlich-Straße 36
    67663 Kaiserslautern
    0631 205 2635, 0631 205 3286
    ml@cs.uni-kl.de
    https://ml.informatik.uni-kl.de/

Leitend Forschende



Besondere Expertise

  • Grundlagenforschung

    • Machine Learning (ML): Representation Learning, Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot Learning, Self-Supervised Learning, Adversarial Learning, Reinforcement Learning (RL), Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Density Estimation, Feature Engineering/Feature Extraction
    • Robotik: Sensorische Erfassung und Perzeption
    • Technologieanalyse: Wirtschaftliche Auswirkungen

  • Anwendungsbezogene Forschung

    • Intelligente Assistenzsysteme / Virtuelle Assistenten: Virtuelle Assistenten, Vorausschauende Analyse, Vorausschauende Wartung, Intelligente Wartungstechnik, Digitale Zwillinge, Digitale Medizin, Digital Farming, Intelligente Produktion, Biotechnologie
    • Autonome Systeme: Intelligente Automatisierung
    • Bilderkennung und –Verstehen
    • Sensorik und Kommunikation: Zerstörungsfreie Prüfung
    • Virtuelle und Erweiterte Realität: Simulation von Fertigungsprozessen
    • Informationsgewinnung (Wissens-, Datenmanagement und -Analyse)
    • Technologieanalyse: Technologiefolgenabschätzung

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