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UFS Kognitionswissenschaften

Nachwuchsgruppe "Machine Learning in Cognitive Science"

Forschungsinteressen

Unsere Forschung (Gruppe 'Machine Learning in Cognitive Science') ist bestrebt, die kognitiven Fähigkeiten von Maschinen zu verbessern und die ”Reibungsverluste“ in der Kommunikation zwischen Mensch und Computer zu verringern. Zu diesem Zweck entwickeln wir neuartige Signalverarbeitungstechniken und Deep-Learning-Algorithmen für die Analyse von Sensordaten und erforschen neue Ansätze für die Interaktion mit Maschinen, wie beispielsweise durch EEG oder Eye-Tracking.

Gruppenmitglieder

Sebastian Stober

Ich bin ein interdisziplinärer Wissenschaftler mit einem Doktor in Informatik und einem Forschungshintergrund an der Schnittstelle zwischen (angewandtem) Machine Learning, (Musik) Information Retrieval und den kognitiven Neurowissenschaften. Mich fasziniert die Fähigkeit des Menschen und intelligenter Maschinen, zu lernen, sich anzupassen und miteinander zu interagieren. Ich interessiere mich insbesondere für sogenannte ”Human-in-the-loop“-Szenarien, bei denen Mensch und Maschine mit- und voneinander lernen und damit gemeinsam die Lösung eines Problems finden. Meine Forschung folgt der Idee, dass viele Herausforderungen im Zeitalter des ”Big Data“ durch eine solche erfolgreiche Zusammenarbeit gelöst werden können.

Position: Nachwuchsgruppenleiter “Machine Learning in Cognitive Science”
Akademischer Grad: Dr.-Ing. (2011, Otto-von-Guericke-Univertät Magdeburg, Informatik)
Forschungsinteressen: (Deep) Machine Learning, Musik Information Retrieval, Mensch-Maschine-Interaktion, Kognitive Neurowissenschaften
Curriculum Vitae
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Kontaktdaten

 

Campus Golm
Haus 14, Raum 3.10

 

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