Forschungsfeld Maschinelles Lernen und Data Science

Digitale Daten und Medien sind heute allgegenwärtig. Die Digitalisierung steht erst am Anfang; Sie beginnt nun zunehmend, sämtliche Aspekte unseres Lebens zu durchdringen und neu zu gestalten. Ihr riesiges, bisher nur ansatzweise genutztes Potential gewinnbringend einzusetzen und sie dabei verantwortungsbewusst weiterzuentwickeln, ist eine der zentralen Herausforderungen unserer Zeit. 

Im Rahmen dieses Forschungsfeldes werden wissenschaftliche Grundlagen geschaffen - und in Studiengängen vermittelt - die helfen das Potential der Digitalisierung auszuschöpfen. Ansätze, die hier verfolgt werden, betreffen zum Beispiel die dringend nötige Entwicklung mathematischer Grundlagen, die es erlauben, Erfolgsgarantien für Algorithmen des Maschinellen Lernens zu etablieren. Solche ermöglichen die Verwendung von neuartigen, extrem leistungsstarken Verfahren des Maschinellen Lernens in medizinischen und sicherheitsrelevanten Anwendungen. 

Durch die Verknüpfung von Data Sciences mit anderen Fachdisziplinen werden wissenschaftlich fundierter Methoden, Prozesse, Algorithmen und Systeme zur Extraktion von Erkenntnissen, Mustern und Schlüssen sowohl aus strukturierten als auch unstrukturierten Daten ermöglicht. Auf diese Weise Entscheidungsprozesse menschlichen Handeln datengetrieben optimiert werden.

Beteiligte Fachgebiete:

Mathematik, Infomatik, Wirtschaftswissenschaften, Psychologie, Pflegewissenschaften, Philosophie, Sprach- und Literaturwissenschaft, Journalistik, Soziologie

Beteiligte Einrichtungen: 

• Mathematisches Institut für Maschinelles Lernen und Data Science
  • Ansprechpartner: Prof. Dr. Götz Pfander (Lehrstuhl für Mathematik - Wissenschaftliches Rechnen), Sprecher des Instituts
• sieben Tenure-Track-Professuren mit dem Themenschwerpunkt Digitalisierung in den Fachgebieten Journalistik, Grundschulpädagogik/Grundschuldidaktik, Romanische Sprachwissenschaft, Mathematik, Psychologie und Wirtschaftswissenschaften, eingerichtet über das Bund-Länder-Programms für den wissenschaftlichen Nachwuchs
  • Ansprechpartnerin: Prof. Dr. Karin Boczek (Tenure Track Professur für Digital Journalism), Sprecherin der Tenure Track Professuren

Ansprechpartner für das Forschungsfeld:

• Prof. Dr. Jens Hogreve, Vizepräsident für Forschung und wissenschaftlichen Nachwuchs