Aktuelle Berufungskommissionen: Unterschied zwischen den Versionen

Aktuelle Version vom 1. Oktober 2026, 13:16 Uhr

An der Fakultät IV werden (fast) immer Studierende gesucht, die in einer der vielen Berufungskommissionen (BKen) zur Besetzung einer ausgeschriebenen Professur mitarbeiten. Da wir als eure Vertretung im Fakultätsrat diese Mitglieder benennen, möchten wir euch gerne über die drei zu besetzenden BKen informieren und würden uns freuen, wenn von euch Leute in diesen BKen mitarbeiten wollen.

Falls ihr Interesse habt, in einer der genannten BKen mitzuarbeiten, dann schreibt uns gerne ein Mail an info@freitagsrunde.org. Da jeweils Mitglied und stellvertretendes Mitglied gesucht werden, bietet sich hierüber auch die Möglichkeit, einen Einstieg in die unipolitische Arbeit zu erhalten. Wir unterstützen euch selbstverständlich, wo wir können. Nach Möglichkeit schaut euch vorher einmal unseren Wiki-Artikel zu Berufungskommission an.

Zuletzt geändert am 01.10.2026.

Deep Learning (W3)

Die zu besetzende Professur soll Forschung und Lehre in einem oder mehreren der folgenden Gebiete durchführen:

Maschinelles Lernen mit Schwerpunkt (generatives) Deep Learning,
Anwendungen von Deep Learning in Computer Vision oder/und den Wissenschaften,
Grundlagen tiefer Lernarchitekturen und Inferenzprinzipien,
Anpassen von Domänenwissen für Deep Learning,
Representationslernen,
Deep Learning und menschliche Kognition.

Theoretische Grundlagen für Deep Learning (W3)

Die zu besetzende Professur soll Forschung und Lehre in einem oder mehreren der folgenden Gebiete durchführen:

Theorie des überwachten und unüberwachten Deep Learning sowie generative AI Methoden,
Grundlagen der statistischen Eigenschaften und Optimierung von Deep Learning,
Einbeziehung von a-priori Wissen in das Training sowie die Gestaltung der Architekturen,
Theoretische Erforschung wie Invarianzen, Symmetrien, Equivarianzeigenschaften etc. modelliert oder

gelernt werden können (mit Anwendungen in den Wissenschaften),

Theoretische Grundlagen tiefer Lernarchitekturen und Inferenzprinzipien,
Grundlagen Generativer KI.

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-An der Fakultät IV werden (fast) immer  Studierende
+An der Fakultät IV werden (fast) immer Studierende
 gesucht, die in einer der vielen Berufungskommissionen (BKen) zur
 Besetzung einer ausgeschriebenen Professur mitarbeiten. Da wir als eure
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 zu [[Berufungskommission]] an.
-== BK "Computational Psychology" ==
+Zuletzt geändert am 01.10.2026.
-Zu besetzen ist eine W2-Professur mit 5
-Jahren Laufzeit im Schnittpunkt zwischen Informatik und Psychologie,
-besonders im Bereich der biologischen Berechnung. Aus Sicht der Lehre
-soll dieses Fachgebiet vor allem in den Bachelorstudiengängen Informatik
-und Wirtschaftsinformatik und den Masterstudiengängen Informatik und
-Computational Neuroscience aktiv werden.
-== BK "Internet of Everything" ==
+== Deep Learning (W3) ==
-Dies soll eine am Fachgebiet AOT
+Die zu besetzende Professur soll Forschung und Lehre in einem oder mehreren der folgenden Gebiete
-angesiedelte Juniorprofessur (W1) mit maximal 6 Jahren Laufzeit werden,
+durchführen:
-die das Zusammenspiel von autonomer, intelligenter
+* Maschinelles Lernen mit Schwerpunkt (generatives) Deep Learning,
-und verteilter Software, heterogenen Geräten sowie menschlichen Akteuren
+* Anwendungen von Deep Learning in Computer Vision oder/und den Wissenschaften,
-im Anwendungsbereich von sogenannten Cognitive Cities untersuchen soll.
+* Grundlagen tiefer Lernarchitekturen und Inferenzprinzipien,
-Voraussichtlich wird diese Professur kein übermäßig großes Lehrangebot
+* Anpassen von Domänenwissen für Deep Learning,
-stellen, da es sich um eine auf Forschung ausgerichtete Juniorprofessur
+* Representationslernen,
-handelt, geplant sind jedoch eine Vorlesung und ein Projekt zu dem Thema
+* Deep Learning und menschliche Kognition.
-im Bachelorbereich und eine Vorlesung und ein Seminar im Masterbereich.
-== BK "Software and Business Engineering" ==
+== Theoretische Grundlagen für Deep Learning (W3) ==
-Hierbei handelt es sich um eine
+Die zu besetzende Professur soll Forschung und Lehre in einem oder mehreren der folgenden Gebiete
-W3-Professur, die sich im Themenbereich der traditionellen
+durchführen:
-Softwareentwicklung und der Entwicklung ganzheitlicher Geschäftslösungen
+* Theorie des überwachten und unüberwachten Deep Learning sowie generative AI Methoden,
-bewegen soll. Wichtige Aspekte sollen hierbei der Plattform-basierte
+* Grundlagen der statistischen Eigenschaften und Optimierung von Deep Learning,
-Softwareentwurf und der Bereich der Open-Source-Entwicklung sein. Die
+* Einbeziehung von a-priori Wissen in das Training sowie die Gestaltung der Architekturen,
-Professur soll 9 Semesterwochenstunden Lehre anbieten, vor allem in den
+* Theoretische Erforschung wie Invarianzen, Symmetrien, Equivarianzeigenschaften etc. modelliert oder
-Studiengängen Wirtschaftsinformatik und Informatik (Bachelor und
+gelernt werden können (mit Anwendungen in den Wissenschaften),
-Master). Hierzu gehört insbesondere auch die Programmier-Grundausbildung
+* Theoretische Grundlagen tiefer Lernarchitekturen und Inferenzprinzipien,
-im Bachelor Wirtschaftsinformatik.
+* Grundlagen Generativer KI.