Laufende Projekte:
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:
Laufende Themen:
Bachelorarbeiten:
- 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
Offene Themen:
Bachelorarbeit/Projektarbeit/Masterarbeit:
Abgeschlossene Themen:
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
Themenvorschläge für Abschlussarbeiten auf Anfrage
Liste von abgeschlossenen Themen am Lehrstuhl
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