Die Forschungsgruppe für Angewandtes Maschinelles Lernen (AML) entwickelt und erforscht innovative Methoden in verschiedenen Bereichen des maschinellen Lernens. Unser Fokus liegt unter anderem auf generativer KI, der Entwicklung von Hybridmodellen für multimodale Daten, sowie auf Verfahren zur Unsicherheitsquantifizierung. Besonderes Interesse gilt der Übertragung dieser Methoden auf neue Anwendungen in den Naturwissenschaften und der Industrie. Wir sind stets auf der Suche nach Kooperationen, um interdisziplinäre und vielfältige Teams zu bilden, die ihr Fachwissen bündeln und gemeinsam praxisrelevante, herausfordernde Fragestellungen lösen.
Forschungsthemen
Unsere Forschungsthemen decken verschiedene Bereiche des maschinellen Lernens ab.
Standardisierung
Wir beteiligen uns aktiv an mehreren Standardisierungsinitiativen auf nationaler und internationaler Ebene.
Publikationen
Zeitschriftenartikel, Konferenzbeiträge, Vorträge und Tutorials, Beiträge zur Standardisierung und Bücher. Erfahren Sie mehr über die Veröffentlichungen unserer Gruppe.
Team
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