Willkommen auf der Mitglieder-Seite des ZDD
Sie finden hier alle Mitglieder des ZDD und ihre Lehr- und Forschungsschwerpunkte, sofern einer Veröffentlichung auf dieser Webseite zugestimmt wurde.
Prof. Dr. habil. Fernand Hörner (ZDD-Leitung)
Kulturwissenschaft, Medienwissenschaft
Analyse von populärer Kultur in Bezug auf:
Digitale Transformation
Audiovision
Ästhetik und Semiotik
intermediale Formate (Musikvideos, Memes...)
Auswertung von social-media im mixed-method-Design (qualitativ und quantitativ)
Aktuelle Forschungsprojekte:
Evaluation des Förderprogramms „Zugänge erhalten. Digitalisierung stärken“ der Stiftung Wohlfahrtspflege NRW.
Prof. Dr. Florian Huber (Stellvertretende ZDD-Leitung)
Angewandte Informatik, insbesondere Data Science und Visual Analytics
- Data Science, Machine Learning, Research Software Engineering
- Einsatz von Algorithmen zur vergleichenden Analyse komplexer Daten
- Überführung komplexer Daten in latente Räume
- Audio Data Science
- Chatbots/Natural Language Processing (NLP)
Vorstand ZDD:
Prof. Dr. Dominik Austermann
Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Entrepreneurship und Digitale Innovation
- Vernetzung von lokalen, nationalen und globalen Unternehmen zur Schaffung globaler Optima im Rahmen einer Industrie 4.0-Lösung
- Nutzbarmachung von KI für die Führung von Mitarbeiter*innen
- KI-basierte Früherkennung zur Entscheidungsunterstützung für die situative Einsetzbarkeit von Mitarbeiter*innen
- Steigerung der internationalen Zusammenarbeit durch digitale Lösungen
Prof. Moritz Fleischmann
Data-Driven Design in der Architektur
- Generative & Parametric Design im Entwurfsprozess
- Building Information Modelling in der Planung
- Digitale Fabrikation und robotische Fertigung in der Herstellung
Laufende Forschungsprojekte:
Living Lab NRW
Prof. Christian Jendreiko
Design und Strategien digitaler Kommunikation
- Formalisierung von Formfindungsprozessen
- Generative Systeme
- Quantenlogische Strukturen
Prof Dr.-Ing. Dorothea SchwungKI und Data Science in der Automatisierungstechnik
- Entwicklung von selbstoptimierenden, selbstlernenden und autonomen Systemen
- Intelligente Datenanalyse für industrielle Anwendungen
- Augmented & Virtual Reality sowie Ubiquitous Computing für bedienerfreundliche Mensch-Maschine Schnittstellen
- Industrie 4.0 & Smart Factory
- Kopplung von Maschinellem Lernen mit Spieltheorie
Prof Dr.-Ing. André Stuhlsatz
Smart Systems in der Energietechnik
- Maschinelles Lernen (Machine Learning), insbesondere Learning Algorithms, Reinforcement Learning, Federated and Distributed Learning, Deep Learning
- Merkmalsextraktion (Feature Extraction)
- Intelligente Systeme (Smart Systems)
- Energietechnische Systeme
- Industrielle Prozesssteuerung/-optimierung
- Intelligente Messsysteme
- Bildverarbeitungsysteme
Weitere ZDD-Mitglieder:
Informationen folgen.
