Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Laufende Projekte:

• Responsible Academic Performance Predicton (RAPP)

Forschungsinteressen:

• Responsible AI: Fairness, Interpretability
• Combinatorial Optimization, Heuristics (Genetic Algorithms), Exact Algorithms, Approximation Algorithms
• Bayesian Statistics: Uncertainty Estimation
• Soziodemographische Anwendungsgebiete

Lehre:

• SS 2024: Knowledge Discovery in Databases
• SS 2024: Einführung in Datenbanksysteme
• WS 2020: Relational Databases and Data Analysis
• WS 2020: Einführung in Datenbanksysteme
• WS 2020: Vorkurs Informatik
• SS 2020: Theoretische Informatik
• SS 2020: Vorkurs Informatik
• WS 2019: Datenbanksysteme
• WS 2019: Vorkurs Informatik
• SS 2019: Numerik
• WS 2018: Computergestützte Lineare Algebra
• SS 2018: Einführung in Rechnernetze, Datenbanken und Betriebssysteme
• SS 2017: Einführung in Rechnernetze, Datenbanken und Betriebssysteme

Zur Zeit ausgelastet für Abschlussarbeiten.

Abschlussarbeiten:

Bachelorarbeiten:
• Dashboard Anwendung für Supply Chain Management mit Algorithmic Pricing
• Entwicklung und Validierung von Klassifikationsmodellen für die Extraktion von Mängelbeschreibungen aus PDF-Dokumenten
• Entwicklung und Bewertung fairer KI-Systeme: Strategien zur Überwindung von Bias von intersektionalen Gruppen


Projektarbeiten:


Masterarbeiten:
• Debiasing Text-to-Image Generative Models
• Approaching Multimodal Embeddings for Tabular Data and Text

Bachelorarbeit/Projektarbeit/Masterarbeit:

Bachelorarbeiten:
• Advanced Study of Genetic Algorithms and Penalty Mechanisms: Towards a Fairer Data Preprocessing Framework
• Quantifying Dependency for Fairness: Assessing the Independence of Labels from Protected Attributes in Datasets
• Backtesting Trading Strategies
• Fairness Metriken für Datensätze
• Untersuchung von statistisch vorkommender Gruppendiskriminierung auf künstlichen Daten
• Comparing Bias Mitigation Methods for Machine Learning
• Prädiktion und Analyse von Herzinfarkten mit Hilfe von erklärbaren Machine Learning Modellen
• Fairness-Aware Machine Learning: Student Performance Prediction Based on Demographic Data
• Explainable AI: Predicting Students’ Academic Performance
• Explainable AI on Machine Learning-assisted Diagnosis for Knee MRI Scans

Projektarbeiten:
• Entwicklung einer Webanwendung für die Evaluation von Text-zu-Bild Modelle auf Fairness
• Faire Dimensionsreduktionsmethoden
• Meta Vergleich von Feature Importance in Bezug auf die Vorhersage studentischer Leistungen anhand mehrerer Datensätze

Masterarbeiten:
• Gaining Insights Into Terroristic Events Through Fairness-Aware Machine Learning Approaches Based On The GTD