Pro­jek­te und Ab­schluss­ar­bei­ten

Du bist auf der Suche nach einem interessanten Thema für ein Projekt oder eine Abschlussarbeit?

Hier kannst du nach Themen aus verschiedenen Anwendungsbereichen suchen, wie z.B. Autonomes Fahren, Anwendungen im Bereich der erneuerbaren Energien usw. und auch nach Themen aus dem Bereich des maschinellen Lernens, wie z.B. Novelty Detection, Graphische Neuronale Netze usw.. Unter jeder Kategorie findest du die Namen der Forscher am Fachgebiet IES, die an den jeweiligen Themen arbeiten. Die spezifischen Themen, die von jedem Forscher angeboten werden, kannst du durch Anklicken der Dropdown-Schaltfläche finden. Die Kontaktdaten der Forscher sind ebenfalls mit entsprechenden Links zu den Webseiten der Mitarbeiter angegeben.

An­wen­dungs­fel­der

Agrar

Au­to­no­mes Fah­ren und E-Mo­bi­li­tät

  • Forschungsthemen:
    • Failure Detection in (Electro-)Motor Test Stands
    • Predictive Monitoring and Analysis
    • Deep Learning Performance Analysis of Electric Motors
    • Multidimensional Target Prediction
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Autonomous driving (perception and smart devices)
    • Cooperative intention detection and prediction
    • (Probabilistic) trajectory prediction
  • Mitarbeitendenseite

Bio­me­trie

Er­neu­er­ba­re En­er­gi­en

  • Forschungsthemen:
    • Self-adaptive charging management for electric vehicle infrastructures
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Electricity forecasts for renewable energies and energy meteorology
  • Mitarbeitendenseite

Ex­pe­ri­men­tal­phy­sik & Ma­te­ri­al­wis­sen­schaf­ten

  • Forschungsthemen:
    • Intelligent experimentation in technology and physics
    • Image analysis for accelerator physics and microscopy
    • 2D & 3D particle tracking in the nano range
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Deep learning methods in materials science applications
    • Deep learning methods in accelerator physics
    • Inversion of simulations with deep learning
  • Mitarbeitendenseite

Fi­nan­zen

  • Forschungsthemen:
    • Data-centric deep learning in application-oriented settings
  • Mitarbeitendenseite

Learning & Teaching Sys­tems

  • Forschungsthemen:
    • Fully integrated learning, teaching and assessment environments
    • Simulators in learning, teaching and assessment (in technical computer science)
    • Learning, teaching and assessment life cycles (in computer engineering)
  • Mitarbeitendenseite

Tech­ni­ken des Ma­schi­nel­len Ler­nens

De­ep Learning

  • Forschungsthemen:
    • Deep generative models - VAEs & GANs
    • Embedding learning with deep neural networks
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Deep Learning Performance Analysis of Electric Motors
    • Deep Learning for Magnetic Fiel Estimation
    • Generative Deep Learning
    • Representation Learning
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Accelerated topology optimization with deep generative models
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Deep learning with autoencoders
    • Deep learning for timeseries 
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Deep learning methods for applications in materials science
    • Deep learning methods in accelerator physics applications
    • Inversion of simulations with deep learning
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Data-centric deep learning in application-oriented settings
  • Mitarbeitendenseite

Ex­plainable AI

Graph Neu­ral Net­works

  • Forschungsthemen:
    • Structural dynamic graphs
    • Graph embeddings
    • Graph neural networks
    • Graph stream processing
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Neural graph networks (GNN)
    • Attribute dynamic graphs
    • Graph representations
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Graph embeddings for transfer learning and multi-task learning
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Neural graph networks
    • Graph convolution neural networks (spatial and spectral)
    • Translation of (learning) problems in graph-based form
    • Explainability of graph neural networks
  • Mitarbeitendenseite

Hu­man-in-the-Loop

  • Forschungsthemen:
    • Active learning with multiple uncertain sources of knowledge
    • Active learning with alternative query types
    • Learning with noisy labels
    • Learning from information beyond labels
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Active learning for deep object detection
    • Active learning in deep learning
    • Interaction between humans and learning machines
  • Mitarbeitendenseite
  • Forschungsthemen:
    • Stream-based active learning
    • Stream/online learning
    • Active learning
  • Mitarbeitendenseite

No­vel­ty De­tec­tion

Trans­fer Learning

  • Forschungsthemen:
    • Transfer learning and multi-task learning
    • Convolutional neural networks for time series
    • zero-shot learning
  • Mitarbeitendenseite

Un­cer­tain­ty & Pro­ba­bi­lis­tic Mo­dels

  • Forschungsthemen:
    • Uncertainty modeling in deep learning (classification & object detection)
  • Mitarbeitendenseite