Neztwerk Data Mining, KI und (tiefes) Lernen für die Arbeitswelt 4.0

Frank Puppe ist Inhaber des Lehrstuhls für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme an der Universität Würzburg seit 1992. Seine Forschungsgebiete umfassen die Weiterentwicklung und Anpassung von KI-Techniken aus den Bereichen Maschinelles Lernen, Wissensbasierte Systeme, Sprachverarbeitung, Bildverarbeitung, E-Learning, Datenaufbereitung und Data Mining in industriellen, medizinischen, juristischen, philologischen, technischen und administrativen Anwendungsprojekten.

Michael Banck absolvierte sein Bachelor und Masterstudium der Informatik in Würzburg, bereits in seiner Masterarbeit 2017 hat er in Kooperation mit dem Universitätsklinikum Würzburg an der Verarbeitung und Auswertung von medizinischen Bilddaten gearbeitet. Parallel war er seit 2015 als Softwareentwickler und nach dem Abschluss des Masters bis Mitte 2020 als Softwarearchitekt in einem Projekt für Schaeffler tätig. Im Juli 2020 startete er erneut seine Zusammenarbeit mit dem Universitätsklinikum Würzburg und dem Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme, unter der Leitung von Prof. Dr. Puppe. Seine Forschung befasst sich mit der computergestützten Verbesserung von medizinischen Untersuchungen im Bereich der Gastroenterologie.

Toni Greif ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement an der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät. Hier arbeitet er seit Herbst 2018 - an anwendungsorientierten Verfahren für das Operations Management: Es geht darum, verschiedene Entscheidungsunterstützungssysteme für logistische Prozessen mit Hilfe datengestützter Methoden weiter zu verbessern. Bevor er am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement begann, hat er im Sommer 2018 sein Studium der Mathematik und Wirtschaftsmathematik abgeschlossen. Mit seinem Hintergrund in Wirtschaftsinformatik, Mathematik und Betriebswirtschaftslehre sowie seiner Berufserfahrung aus verschiedenen Praktika unterstützt er das ZDEX Projekt mit seiner starken methodischen und analytischen Expertise.

Matthias Griebel absolvierte sein Bachelorstudium in Wirtschafswissenschaften und sein Masterstudium in Wirtschaftsinformatik an der Universität Würzburg. Seit Juni 2017 arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik und Informationsmanagement. Er unterstützt das ZDEX Projekt mit seiner Expertise zum Thema maschinelles Lernen. Insbesondere befasst er sich mit der Objektivität, Zuverlässigkeit und Validität von Deep Learning und bayesianischen Deep Learning Ansätzen.

Amar Hekalo hat 2018 sein Masterstudium der Physik absolviert. Seit November 2018 promoviert er am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme an der Universität Würzburg. Dort arbeitet er daran, zentrale Prozesse in der klinischen Praxis, spezifisch bei der Erstellung von Befundberichten, schneller und sicherer zu gestalten. Dafür forscht er an verschiedenen Methoden des Machine Learning im Kontext der Text- und Sprachverarbeitung sowie der automatischen Erkennung von Krankheiten in medizinischen Bildern. Er unterstützt daher das ZDEX-Projekt mit seinem Fachwissen im Bereich des Deep Learning, insbesondere der Bildverarbeitung, sowie der Beschaffung und Verarbeitung des zugehörigen Datenmaterials.

Lennart Keller arbeitet seit 2020 als wissenschaftlicher Mitarbeiter im ZDEX-Netzwerk „Verarbeitung natürlicher Sprache“ und studiert parallel Digital Humanities im Master. Gleichzeitig lehrt er im Bereich grundlegender Gebiete der Digital Humanities und der Programmierung. Während seines Bachelor-Studiums war er als wissenschaftliche Hilfskraft für verschiedene Projekte zur Analyse literarischer Texte mithilfe digitaler Methoden tätig.

Leon Liman absolvierte sein Bachelor- und Masterstudium der Informatik an der Universität Würzburg, wobei er sich bereits in seiner Bachelor- und Masterarbeit mit dem Data Warehouse der Uniklinik Würzburg beschäftigt hat. Seit April 2017 arbeitet er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Wissenssysteme der Universität Würzburg. Dort ist er an der Entwicklung eines Data Warehouses beteiligt und forscht in diesem Zusammenhang speziell in den Bereichen der Exploration, Aufbereitung und Generierung von Daten mit einem Schwerpunkt auf medizinische Anwendungen.

David Schmidt arbeitet seit März 2018 am Lehrstuhl für künstliche Intelligenz und Wissenssysteme. Er beschäftigt sich dort mit der Verarbeitung natürlicher Sprache, unter anderem der Erkennung von Figuren und ihren Beziehungen in Romanen mit Methoden der Named Entity Recognition, Koreferenzauflösung und Relationserkennung.

Thorsten Vitt arbeitet als Informatiker seit 2006 in verschiedenen Digital-Humanities-Projekten (z.B. der Fausteditition, TextGrid, DARIAH) an unterschiedlichen Formen der Modellierung, Analyse und Verarbeitung von Textdaten. Er forscht und lehrt u.a. zu Graphtechnologien in digitalen Editionen und zum Einsatz von Word Embeddings auf literarischen Texten.