Herzlich Willkommen auf der Website des Lehrstuhls für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification an der Fakultät für Informatik und Data Science der Universität Regensburg.
Der Lehrstuhl widmet sich der Analyse von Daten als zentrale Ressource für Anwendungen des maschinellen Lernens sowie als entscheidender Wettbewerbsfaktor und Innovationstreiber in digitalen Märkten. Im Fokus der Forschung stehen die ökonomischen Auswirkungen KI-basierter Systeme, die strategischen Implikationen datengetriebener Geschäftsmodelle, die Interaktion zwischen Mensch und KI, die Erklärbarkeit und Akzeptanz maschineller Lernverfahren, empirische Datenschutzfragen sowie die technische und ökonomische Regulierung künstlicher Intelligenz. Die Messung von Unsicherheit und deren Auswirkungen auf maschinelle Lernverfahren sind in diesen Forschungsfeldern von zentraler Bedeutung.
Der Lehrstuhl Maschinelles Lernen, insbesondere Uncertainty Quantification bietet im Sommersemester wieder zahlreiche Themen für Seminar- und Abschlussarbeiten an.
Die Vorstellung der einzelnen Themen findet am Freitag, 24.01.2025 um
11:00 Uhr via Zoom statt.
https://uni-regensburg.zoom-x.de/j/62542843547?pwd=XE5qxpJ9H8IOMbQc69Tq3YA9REcq7K.1
Meeting-ID: 625 4284 3547
Kenncode: 067120
Die Aufzeichnung der Präsentation finden Sie im Anschluss in der UR Mediathek.
Die Themenvergabe erfolgt über das zentrale Vergabesystem.
Aktuell suchen wir studentische Hilfskräfte, die uns in Forschung und Lehre unterstützen.
Wenn Sie an der Universität Regensburg studieren und Interesse an der Mitarbeit bei uns am Lehrstuhl haben, melden Sie sich per E-Mail direkt bei Andreas Schauer.