Interpretable Machine Learning
Das Forschungsfeld befasst sich mit der Entwicklung algorithmischer Innovationen im Bereich intrinsisch interpretierbarer Machine-Learning-Modelle und post-hoc-analytischer Erklärungsmethoden für Black-Box-Modelle sowie deren Evaluation aus technischer und sozio-technischer Sicht.
Industrial Data Science
Das Forschungsfeld befasst sich mit dem Design, der Analyse und dem Einsatz von intelligenten Informationssystemen auf Basis von Data Science Methoden und Machine Learning Technologien in industriellen Anwendungsgebieten.
Deep Vision Systems
Das Forschungsfeld befasst sich mit dem Design, der Analyse und dem Einsatz von intelligenten Informationssystemen auf der Basis von Deep-Learning-Methoden im Bereich des computerbasierten Sehens.
Process Analytics
Das Forschungsfeld befasst sich mit dem Design, der Analyse und dem Einsatz von intelligenten Informationssystemen im Bereich datenintensiver Prozessumgebungen.
AI Adoption and Use
Das Forschungsfeld befasst sich mit der Adoption und Nutzung von Technologien der Künstlichen Intelligenz sowie mit Ansätzen zur Steigerung der Akzeptanz in soziotechnischen Umgebungen.
Data Science Qualification
Das Forschungsfeld befasst sich mit der Analyse und Gestaltung moderner Qualifizierungsprogramme für die Aus- und Weiterbildung von Data-Science-Kompetenzen.
Other Research
Sie finden auf den folgenden Seiten weitere Publikationen der Juniorprofessur für Intelligente Informationssysteme, Professor Dr. Patrick Zschech, die nicht im Zusammenhang mit dem Schwerpunkt der Juniorprofessur stehen.