Projekte und Abschlussarbeiten

Hier werden die einzelnen Mitarbeiter des IES mit ihren Forschungsthemen aufgelistet, die für eine mögliche Projekt- oder Abschlussarbeit kontaktiert werden können.

Mohammad Wazed Ali

  • Forschungsthemen:
    • Variational Auto Encoder(VAEs)
    • Generative Adversarial Network (GANs)
    • Embeddings Learning Using Deep Neural Networks
    • Collaborative Active Learning
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Jens Decke

  • Forschungsthemen:
    • Deep Learning methods in material science applications
    • Detection of fractures in materials using computer vision methods
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Kristina Dingel

  • Forschungsthemen:
    • Image Analysis for Free-Electron Lasers
    • Particle Tracking on Nanoscale
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Marek Herde

  • Forschungsthemen:
    • Active Learning with Muliple Uncertain Knowledge Sources
    • Active Learning with Alternative Query Types
    • Learning with Noisy Labels
    • Learning from Information Beyond Labels
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David Meier

  • Forschungsthemen:
    • Deep Learning methods in material science applications
    • Deep Learning methods in accelerator physics applications
    • Inversion of Simulations using Deep Learning
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Tuan Pham Minh

  • Forschungsthemen:
    • Stream-based active learning
    • Stream/online learning
    • Active learning
  • Mitarbeiterseite

Jens Schreiber

  • Forschungsthemen:
    • Transfer Learning and Multi Task Learning
    • Renewable Power Forecasts
    • Convolutional Neural Networks for Time Series
    • Bayesian Neural Networks
  • Mitarbeiterseite

Josephine Thomas

  • Forschungsthemen:
    • Graph Neural Networks
    • Graph Convolutional Neural Networks (spatial and spectral)
    • Translation of (learning) problems into graph-based form
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Stephan Vogt

  • Forschungsthemen:
    • Transfer Learning and Multi Task Learning
    • Renewable Energy Power Forecasting and Energy Meteorology
    • Hierarchical Bayesian Modelling
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