Die Technische Universität Nürnberg (UTN) hat zum Herbst drei neue Professuren im Department Computer Science and Artificial Intelligence besetzt. Mit den hochkarätigen Neuzugängen schärft sie ihr Forschungsprofil im Bereich Machine Learning und erschließt zugleich ein neues Themenfeld in der Robotik.
Prof. Dr. Simone Kager ist Professorin für Assistive and Rehabilitation Robotics und wechselt vom Standort in Singapur der ETH Zürich an die UTN. Ihre Forschungsgruppe beschäftigt sich mit der Frage, wie die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern gestaltet werden kann, um motorische und sensorische Fähigkeiten bei neurologisch beeinträchtigten Personen wiederherzustellen. Dabei steht der Mensch im Mittelpunkt ihrer Arbeit.
Die Forschungsgruppe Foundations of Machine Learning von Prof. Claire Vernade konzentriert sich auf das Verständnis der Prinzipien, die das Design von Machine-Learning-Algorithmen leiten sollten. Ein wichtiger Schwerpunkt liegt auf Reinforcement Learning und dynamischen Systemen, die im Zentrum moderner Anwendungen des Machine Learning stehen. Prof. Vernade begann ihre akademische Laufbahn in Tübingen im Rahmen des Emmy Noether-Programms und setzt diese nun mit einem ERC Starting Grant in Nürnberg fort. Zuvor war sie vier Jahre lang bei Google DeepMind tätig.
Eine spezielle Art des Deep Learning steht im Fokus der Arbeit von Prof. Dr. Vincent Fortuin und seiner Forschungsgruppe Probalistic Machine Learning. Durch Erkenntnisse aus der Bayesianischen Statistik sollen Vorhersagen von Deep Learning Anwendungen auch mit kleineren Trainingsdatensätzen verbessert werden, was etwa in wissenschaftlichen Anwendungen nützlich ist. Seine wissenschaftliche Laufbahn führte Prof. Fortuin von der ETH Zürich, über die University of Cambridge und die TU München bis nach Nürnberg.
Die Technische Universität Nürnberg (UTN) hat zum Herbst drei neue Professuren im Department Computer Science and Artificial Intelligence besetzt. Mit den hochkarätigen Neuzugängen schärft sie ihr Forschungsprofil im Bereich Machine Learning und erschließt zugleich ein neues Themenfeld in der Robotik.
Prof. Dr. Simone Kager ist Professorin für Assistive and Rehabilitation Robotics und wechselt vom Standort in Singapur der ETH Zürich an die UTN. Ihre Forschungsgruppe beschäftigt sich mit der Frage, wie die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern gestaltet werden kann, um motorische und sensorische Fähigkeiten bei neurologisch beeinträchtigten Personen wiederherzustellen. Dabei steht der Mensch im Mittelpunkt ihrer Arbeit.
Die Forschungsgruppe Foundations of Machine Learning von Prof. Claire Vernade konzentriert sich auf das Verständnis der Prinzipien, die das Design von Machine-Learning-Algorithmen leiten sollten. Ein wichtiger Schwerpunkt liegt auf Reinforcement Learning und dynamischen Systemen, die im Zentrum moderner Anwendungen des Machine Learning stehen. Prof. Vernade begann ihre akademische Laufbahn in Tübingen im Rahmen des Emmy Noether-Programms und setzt diese nun mit einem ERC Starting Grant in Nürnberg fort. Zuvor war sie vier Jahre lang bei Google DeepMind tätig.
Eine spezielle Art des Deep Learning steht im Fokus der Arbeit von Prof. Dr. Vincent Fortuin und seiner Forschungsgruppe Probalistic Machine Learning. Durch Erkenntnisse aus der Bayesianischen Statistik sollen Vorhersagen von Deep Learning Anwendungen auch mit kleineren Trainingsdatensätzen verbessert werden, was etwa in wissenschaftlichen Anwendungen nützlich ist. Seine wissenschaftliche Laufbahn führte Prof. Fortuin von der ETH Zürich, über die University of Cambridge und die TU München bis nach Nürnberg.