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Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbesondere Uncertainty Quantification

Herzlich Willkommen auf der Website des Lehrstuhls für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification an der Fakultät für Informatik und Data Science der Universität Regensburg.

Der Lehrstuhl widmet sich der Analyse von Daten als zentrale Ressource für Anwendungen des maschinellen Lernens sowie als entscheidender Wettbewerbsfaktor und Innovationstreiber in digitalen Märkten. Im Fokus der Forschung stehen die ökonomischen Auswirkungen KI-basierter Systeme, die strategischen Implikationen datengetriebener Geschäftsmodelle, die Interaktion zwischen Mensch und KI, die Erklärbarkeit und Akzeptanz maschineller Lernverfahren, empirische Datenschutzfragen sowie die technische und ökonomische Regulierung künstlicher Intelligenz. Die Messung von Unsicherheit und deren Auswirkungen auf maschinelle Lernverfahren sind in diesen Forschungsfeldern von zentraler Bedeutung.


Aktuelles


Themenvorstellung der Seminar- und Abschlussarbeiten Wintersemester 2024/2025:


Der Lehrstuhl Maschinelles Lernen, insbesondere Uncertainty Quantification bietet im Wintersemester zahlreiche Themen für Seminar- und Abschlussarbeiten an.


Die Vorstellung der einzelnen Themen findet via Zoom statt:

Datum: Montag, 08.07.2024
Uhrzeit: 13:00 Uhr

https://uni-regensburg.zoom-x.de/j/63598200190?pwd=8Brd6uyzYbhFyqFrY5MfyP224IbbEw.1

Meeting-ID: 635 9820 0190
Kenncode: 798102


Die Themenvergabe erfolgt über das zentrale Vergabesystem.


Offene Stellen

Aktuell suchen wir studentische und wissenschaftliche Hilfskräfte, die uns in Forschung und Lehre unterstützen. Wenn Sie an der Universität Regensburg studieren und Interesse an der Mitarbeit bei uns am Lehrstuhl haben, melden Sie sich per E-Mail direkt bei Andreas Schauer.

Zudem haben wir regelmäßig offene Stellen als Wissenschaftlicher Mitarbeiter / Wissenschaftliche Mitarbeiterin (m/w/d) zu besetzen. Ihre Bewerbungsunterlagen senden Sie bitte per E-Mail an sekretariat.schnurr@ur.de.


  1. Fakultät für Informatik und Data Science

Lehrstuhl für Maschinelles Lernen, insbes. Uncertainty Quantification


Sekretariat

+49 941 943-68508
Sekretariat.Schnurr@ur.de