Jun.-Prof. Dr. Sophie Fellenz


  • Jun.-Prof. Dr. Sophie Fellenz

    Seit 2020 ist Sophie Fellenz Juniorprofessorin für Maschinelles Lernen an der RPTU im Fachbereich Informatik. Davor war sie Gruppenleiterin an der Johannes Gutenberg Universität in Mainz und PostDoc in the Gruppe von Stefan Kramer. Sie promovierte 2018 an der Uni Mainz bei Stefan Kramer und erlangte 2013 einen Magisterabschluss in Philosophie und Informatik mit einer Arbeit zu mentaler Repräsentation.

Kontakt


Grundlagenforschung


  • Sophie Fellenz interessiert sich für probabilistische Methoden des maschinellen Lernens mit Anwendungen, die von Textdaten wie Themenmodellen bis hin zu Zeitreihendaten reichen. Sie arbeitet außerdem an generativen Modellen und tiefen generativen Modellen im Allgemeinen. In letzter Zeit interessiert sie sich auch dafür, Wissen in neuronale Modelle zu integrieren, beispielsweise in Form physikalischer Gleichungen. Dies führt zu sogenannten hybriden oder Grey-Box-Modellen, bei denen datengetriebene Modelle mit Expertenwissen kombiniert werden. Ihre Promotion beschäftigte sich mit Themenmodellen, Multi-Label-Klassifikation, nichtparametrischen Bayes'schen Modellen und Online-Modellen.

Anwendungsbezogene Forschung


  • Textdaten, Zeitreihendaten, Anwendungen aus der chemischen Verfahrenstechnik, scRNA Daten

Gutachtende Tätigkeiten


    • BMBF
    • DAAD
    • NeurIPS
    • ICML
    • ICLR
    • AISTATS
    • AAAI
    • ECML

Erhaltende Auszeichnungen, Preise, Ehrungen


  • PRIME Research Stipendium

Besondere Expertise


  • Grundlagenforschung

    • Machine Learning (ML): Self-Supervised Learning, Reinforcement Learning (RL), Unsupervised Learning, Anomaly Detection, Feature Engineering/Feature Extraction
    • Technologieanalyse: Soziologische Aspekte, Wirtschaftliche Auswirkungen, Mensch-KI-Interaktion

  • Anwendungsbezogene Forschung

    • Intelligente Assistenzsysteme / Virtuelle Assistenten: Virtuelle Assistenten, Digitale Medizin, Intelligente Produktion, Biotechnologie
    • Autonome Systeme: Intelligente Automatisierung, Bots
    • Robotik: Industrieroboter
    • Sprach- und Textverstehen
    • Bilderkennung und –Verstehen: Texterkennung
    • Virtuelle und Erweiterte Realität: Assistenzsysteme am Arbeitsplatz
    • Technologieanalyse: Soziologische Aspekte, Technologiefolgenabschätzung

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