Workshop: ML an der Technischen Universität Hamburg - Stand der Dinge

Am 13. 11. und 4. 12. 2019 fanden an der TUHH zwei Workshops zum Thema “ML an der Technischen Universität Hamburg” statt. Die Veranstaltungen verfolgten das Ziel die vielfältige Einzelaktivitäten zu diesem Thema zu präsentieren und ein Forum zur Vernetzung zu etablieren. Die Vorträge aus 23 Instituten der TUHH zeigten, dass ML als Technologie mittlerweile im Werkzeugkasten vieler Wissenschaftler der TUHH ist. Daneben stellte Prof. Knopp den neuen Studiengang Data Science der TUHH vor. Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die beteiligten Institute

  • Prof. Sabine Le Borne (Mathematik)
  • Prof. Tobias Knopp (Biomedizinische Bildgebung)
  • Prof. Thomas Rung (Fluiddynamik und Schiffstheorie)
  • Dr. Mijail Guillemard, Prof. Marko Lindner (Mathematik)
  • Prof. Alexander Schlaefer (Medizintechnische Systeme)
  • Prof. Herbert Werner (Regelungstechnik)
  • Prof. Robert Meißner (Molekulardynamische Simulation weicher Materie)
  • Dr. Alexander Petrov, Prof. Manfred Eich (Optische und Elektronische Materialien)
  • Prof. Norbert Hoffmann N. Hoffmann (Strukturdynamik)
  • Prof. Robert Seifried R. Seifried (Mechanik und Meerestechnik)
  • Prof. Andreas Timm-Giel (Kommunikationsnetze)
  • Prof. An-Ping Zeng (Bioprozess- und Biosystemtechnik)
  • Prof. Christoph Ihl (Unternehmertum)
  • Prof. Thomas Wrona (Strategisches & Internationales Management)
  • Prof. Thorsten Schüppstuhl (Flugzeug-Produktionstechnik)
  • Prof. Volker Gollnick (Lufttransportsysteme)
  • Prof. Moustafa Abdel-Maksoud (Fluiddynamik und Schiffstheorie)
  • Prof. Bodo Fiedler (Kunststoffe und Verbundwerkstoffe)
  • Prof. Ralf God (Flugzeug-Kabinensysteme)
  • Prof. Görschwin Fey (Eingebettete Systeme)
  • Prof. Gerhard Bauch (Nachrichtentechnik)
  • Prof. Christian Becker (Elektrische Energietechnik)
  • Prof. Christian Schuster (Theoretische Elektrotechnik)
  • Prof. Volker Turau (Telematik)
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Volker Turau
Professor & MLE-Sprecher

Verteilte Algorithmen, Fehlertolerante Systeme, Maschinelles Lernen für Kommunikationsnetze