FB 16 Elektrotechnik/Informatik
Willkommen im Fachbereich Elektrotechnik/Informatik
Dem rasanten technischen Wandel und der Globalisierung der Märkte begegnen wir mit leistungsstarker Forschung und Lehre und interdisziplinärer Zusammenarbeit, wobei wir engen Kontakt mit Partnern aus der Industrie pflegen. In 26 Fachgebieten warten wir mit weitreichenden Möglichkeiten für Quereinsteiger, einem speziellen Programm für internationale Studierende und einem bundesweit einmaligen Studienangebot auf.
Studiengänge am FB 16
Aktuelles
Mehrere Artikel zur Veröffentlichung angenommen (MACH, IJCNN, SAIAD@CVPR)
Mehrere Artikel mit (Co-)Autoren aus dem Fachgebiet wurden zur Veröffentlichung angenommen.
Fachzeitschrift: Machine Learning (MACH)
- Autoren: Daniel Kottke, Marek Herde, Christoph Sandrock, Denis Huseljic, Georg Krempl, Bernhard Sick
- Titel: Toward Optimal Probabilistic Active Learning Using a Bayesian Approach
Konferenz: International Joint Conference on Neural Network 2021 (IJCNN 2021)
- Autoren: Yujiang He, Zhixin Huang, Bernhard Sick
- Titel: Toward Application of Continuous Power Forecasts in a Regional Flexibility Market
Workshop: Safe Artificial Intelligence for Automated Driving (SAIAD@CVPR 2021)
- Autoren: Felix Möller, Diego Botache, Denis Huseljic Florian Heidecker, Maarten Bieshaar, Bernhard Sick
- Titel: Out-of-distribution Detection and Generation using Soft Brownian Offset Sampling and Autoencoders
Termine
Mehrere Artikel zur Veröffentlichung angenommen (MACH, IJCNN, SAIAD@CVPR)
Mehrere Artikel mit (Co-)Autoren aus dem Fachgebiet wurden zur Veröffentlichung angenommen.
Fachzeitschrift: Machine Learning (MACH)
- Autoren: Daniel Kottke, Marek Herde, Christoph Sandrock, Denis Huseljic, Georg Krempl, Bernhard Sick
- Titel: Toward Optimal Probabilistic Active Learning Using a Bayesian Approach
Konferenz: International Joint Conference on Neural Network 2021 (IJCNN 2021)
- Autoren: Yujiang He, Zhixin Huang, Bernhard Sick
- Titel: Toward Application of Continuous Power Forecasts in a Regional Flexibility Market
Workshop: Safe Artificial Intelligence for Automated Driving (SAIAD@CVPR 2021)
- Autoren: Felix Möller, Diego Botache, Denis Huseljic Florian Heidecker, Maarten Bieshaar, Bernhard Sick
- Titel: Out-of-distribution Detection and Generation using Soft Brownian Offset Sampling and Autoencoders