Mitwirkende

In der Abteilung Informatik und Data Science arbeiten Professor*innen und Doktorand*innen von Hochschulen für angewandte Wissenschaften und Universitäten zusammen. Sie vernetzen sich im Rahmen von Tagungen und weiteren Veranstaltungen und kooperieren mit Partner*innen von Universitäten, aus Wirtschaft und Zivilgesellschaft.

Möglichkeiten der Mitwirkung

Sie möchten in der Abteilung mitwirken?

Professorale Mitglieder

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Prof. Dr. Alexander Asteroth

HS Bonn-Rhein-Sieg


alexander.asteroth@h-brs.de

  • Maschinelles Lernen
  • Optimierung
  • Surrogatmodellierung

Prof. Dr. Bernhard Bachmann

HSBI


bernhard.bachmann@hsbi.de

  • Modellierung und Simulation mit Modelica
  • Symbolische und numerische Behandlung hybrider differential-algebraischer Gleichungssysteme (DAEs)
  • Nichtlineare und bionische Methoden der Optimierung
  • Maschinelles Lernen

Prof. Dr. Thomas Bartz-Beielstein

TH Köln


  • Computational Intelligence
  • Applied Mathematics
  • Simulation and Optimization
  • Machine Learning/Data Minining
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Prof. Dr. Dominic Becking

HSBI


dominic.becking@hsbi.de

  • Building Intelligence
  • AI in Digital Media and HCI
  • AI and Knowledge Representation
  • HCI/Learning Systems for People with Cognitive Disabilities
  • HCI/Learning Systems for Teaching Music
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Prof. Dr.-Ing. Grit Behrens

HSBI


grit.behrens@hsbi.de

  • Maschinelles Lernen
  • Data Mining
  • Umweltinformatik
  • Solar Computing
  • Photovoltaik
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Prof. Dr. Henrik Blunck

HS Bochum


henrik.blunck@hs-bochum.de

  • Data Science
  • Pervasive and Context-aware Computing
  • Algorithm Engineering
  • Mobile Sensing and Positioning
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Prof. Dr. Alexander Boden

HS Bonn-Rhein-Sieg


alexander.boden@h-brs.de

  • Wirtschafts- und Verbraucherinformatik
  • Software Engineering
  • Mensch-Maschine-Interaktion (HCI)
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Prof. Dr. Klaus Brinker

HS Hamm-Lippstadt


  • Machine Learning
  • Intelligent Data Analysis
  • Computer Vision
  • Medical Image Analysis

Prof. Dr. André Coners

FH Südwestfalen


coners.andre@fh-swf.de

  • Wirtschaftsinformatik
  • Data Science für Geschäftsprozessmanagement & Controlling
  • Process Science
  • Geschäftsprozessautomatisierung
  • IT-gestütztes Nachhaltigkeitscontrolling
  • IT Auditierung

Prof. Dr.-Ing. Ingo Elsen

FH Aachen


elsen@fh-aachen.de

  • Data Science und Machine Learning auf großen Datenmengen
  • Rechnerarchitekturen für Data Science und Machine Learning
  • Deep Learning für bildbasierte Anwendungen in der Industrie
  • Machine Learning für Sensordaten in der Industrie

Prof. Dr.-Ing. Peter Farber

HS Niederrhein, IMH - Institut für Modellbildung und Hochleistungsrechnen


peter.farber@hs-niederrhein.de

  • Mathematische Modellbildung und numerische Simulation von Fluidströmungen mit Wärme- und Stofftransport (Numerische Strömungssimulation; Computational Fluid Dynamics, CFD) mit Fokussierung auf Mehrphasenströmungen in der Biotechnologie, Biomedizin und Mikrotechnologie

Prof. Dr. Jörg Frochte

HS Bochum, Interdisciplinary Institute for Applied AI and Data Science Ruhr


joerg.frochte@hs-bochum.de

  • Machine Learning especially
    • Ill-Posed Problems
    • Continual Learning
  • Educational Data Mining
  • Privacy-preserving Data Mining and Machine Learning
  • Explainable AI as subdomain of Trustworthy Artificial Intelligence
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Prof. Dr. Andreas Gadatsch

HS Bonn-Rhein-Sieg


andreas.gadatsch@h-brs.de

  • IT-Management
  • IT-Controlling
  • Geschäftsprozessmanagement
  • Digitalisierung
  • Big Data
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Prof. Dr. Mehmet Gültas

FH Südwestfalen


  • Statistik und Data Science in der Agrarwirtschaft

Prof. Dr.-Ing. Uwe Handmann

HS Ruhr West


uwe.handmann@hs-ruhrwest.de

  • Computational Intelligence
  • Machine Learning
  • Computer Vision
  • Data Fusion
  • Assistance Systems
  • Positive Computing
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Prof. Dr.-Ing. Anselm Haselhoff

HS Ruhr West


anselm.haselhoff@hs-ruhrwest.de

  • Automotive
  • Computer Vision
  • Machine Learning
  • Erklärbare KI
  • Optimal State Estimation
  • Sensor Data Fusion
  • Deep Learning
  • Positive Computing

Prof. Dr. Gernot Heisenberg

TH Köln


gernot.heisenberg@th-koeln.de

  • Machine Learning/Data Mining
  • Computer Vision
  • Time Series Analysis

Prof. Dr. Rainer Herpers

HS Bonn-Rhein-Sieg, Institut für Visual Computing und Graduierteninstitut der HS Bonn-Rhein-Sieg


rainer.herpers@h-brs.de

  • Computer Vision (Maschinensehen)
  • Perception
  • Simulation
  • User Experience
  • Computergrafik
  • Face and Gesture Recognition
  • Medizinische Informatik
  • Health Telematik
     
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Prof. Dr. André Hinkenjann

HS Bonn-Rhein-Sieg, Direktor Institut für Visual Computing


andre.hinkenjann@h-brs.de

  • Visual Computing
  • Bildsynthese
  • Virtual Reality
  • Augmented Reality
  • Visualisierung

Prof. Dr.-Ing. Sebastian Houben

HS Bonn-Rhein-Sieg


sebastian.houben@h-brs.de

  • Robot Vision
  • Multi-modal Foundation Models
  • Simultaneous Localization and Mapping
  • Informed Machine Learning
  • Trustworthy Machine Learning

Prof. Dr. Marc Jansen

HS Ruhr West / Linnaeus Universität


marc.jansen@hs-ruhrwest.de

  • Softwarearchitektur für mobile und verteilte Systeme
  • Kryptowährungen und Blockchain
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Prof. Dr. Carsten Keßler

HS Bochum


carsten.kessler@hs-bochum.de

  • Geoinformatics
  • Spatial Modeling and Analysis
  • Web of Data
  • Interoperability
  • Location Privacy
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Prof. Dr. Ernst Kruijff

HS Bonn-Rhein-Sieg


  • Human Computer Interaction
  • Visual Computing
  • Augmented Reality
  • Virtual Reality

Prof. Dr. Markus Lange-Hegermann

TH Ostwestfalen-Lippe


markus.lange-hegermann@th-owl.de

  • Probabilistisches maschinelles Lernen
  • datenbasierte Echtzeitsteuerung von Automationssystemen
  • Zeitreihenanalyse
  • physikalisch motivierte Lernverfahren
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Prof. Dr. Kerstin Lemke-Rust

HS Bonn-Rhein-Sieg


  • IT-Sicherheit
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Prof. Dr. Martin E. Müller

HS Bonn-Rhein-Sieg


  • Algebraische Methoden
  • Formale Logik
  • Spezifikation, Verifikation und Analyse komplexer Systeme
  • Explainable Machine Learning
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Prof. Dr. Peter Nalbach

Westfälische HS


  • Nichtgleichgewichtsdynamik dissipativer Quantensysteme
  • Nanosensoren
  • Intelligente Maschinen
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Prof. Dr. Elmar Padilla

HS Bonn-Rhein-Sieg


  • Sicherheit von kritischen Infrastrukturen
  • Malware Analyse, Threat Intelligence
  • Offensive Security
  • Embedded Device Security, Firmware Analyse
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Prof. Dr. habil. Jan M. Pawlowski

HS Ruhr West


jan.pawlowski@hs-ruhrwest.de

  • Wirtschaftsinformatik
  • Prozess-, Innovations-, Lern- und Wissensmanagement
  • Globale Informationssysteme
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Prof. Dr.-Ing. habil. Regina Pohle-Fröhlich

HS Niederrhein, iPattern Institut


regina.pohle@hsnr.de

  • Bildverarbeitung
  • Computer Vision
  • Mustererkennung
  • medizinische Bildanalyse
  • 3D-Stadtmodelle
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Prof. Dr. Norbert Pohlmann

Westfälische HS, Institut für Internet-Sicherheit


pohlmann@internet-sicherheit.de

  • Cyber-Sicherheit und Künstliche Intelligenz
  • Blockchain-Technologie insb. Self-Sovereign Identity (SSI)
  • vertrauenswürdige IT-Systeme
  • IT-Sicherheit von IoT-Systemen
  • IT-Sicherheit von Zahlungssystemen und Banktransaktionen
  • Identitätsprüfung, Authentifikation und digitale Signatur
  • IT-Sicherheit im Gesundheitswesen

Prof. Dr.-Ing. Dirk Roos

HS Niederrhein, IMH - Institut für Modellbildung und Hochleistungsrechnen


dirk.roos@hs-niederrhein.de

  • Computational Intelligence
  • Probabilistic Machine Learning
  • Multidisciplinary Optimization
  • Stochastic Analysis

Prof. Dr. Jessica Rubart

TH Ostwestfalen-Lippe


jessica.rubart@th-owl.de

  • Mensch-zentrierte intelligente Informationssysteme
  • Business Analytics
  • Interaktive Systeme
  • eXplainable AI (XAI)
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Prof. Dr. rer. nat. Volker Sander

FH Aachen


v.sander@fh-aachen.de

  • Verteilte Systeme
  • datenbasierte Technologien

Prof. Dr. Philipp Schaer

TH Köln


philipp.schaer@th-koeln.de

  • Information Retrieval
  • Recommendersysteme
  • Evaluation von Suchmaschinen
  • Digitale Bibliotheken
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Prof. Dr.-Ing. Sebastian Schinzel

FH Münster


schinzel@fh-muenster.de

  • IT-Sicherheit
  • Angewandte Kryptografie
  • E-Mail-Sicherheit
  • Sicherheit medizinischer IT-Technologien

Prof. Dr. Marko Schuba

FH Aachen


schuba@fh-aachen.de

  • IT-Sicherheit (Industrial, Automotive, Smart Home)
  • IT-Forensik

Prof. Dr. Christian Schwede

HSBI


christian.schwede@hsbi.de

  • Studiengangsleiter Forschungsmaster Data Science
  • Mitglied im Center for Applied Data Science (CfADS) Gütersloh
  • Künstliche Intelligenz in Produktion und Logistik

Prof Dr.-Ing. Tobias Urban

Westfälische HS


urban@internet-sicehrheit.de

  • Technischer Datenschutz
  • IT-Sicherheit im Web
  • IT-Sicherheit von KI-Systemen
  • IT-Sicherheit und Datenschutz von mobilen Anwendungen und IoT-Geräten
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Prof. Dr.-Ing. Ivan Volosyak

HS Rhein-Waal


  • Brain-Computer Interfaces
  • Cyber Physical Systems
  • Medizintechnik
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Prof. Dr. Christian Weiß

HS Ruhr West


christian.weiss@hs-ruhrwest.de

  • Quasi-Monte-Carlo-Methoden
  • Einsatz von Machine Learning in der Versicherungs- u. Finanzmathematik
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Prof. Dr. rer. nat. Andreas Wytzisk-Arens

HS Bochum


andreas.wytzisk@hs-bochum.de

  • Konzeption u. Entwicklung v. Geodateninfrastrukturen (GDI)
  • Interoperable Bereitstellung u. Verarbeitung v. Nahe-Echtzeitinformation (Sensor Web)
  • Verteilte u. interoperable Prozessierung raumzeitvarianter Daten

Assoziierte Professor*innen

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Prof. Dr.-Ing. Thomas Barth

Rheinische HS Köln


barth@rh-koeln.de

  • IT-Architekturen
  • Unterstützung wissensintensiver Prozesse

Prof. Dr. rer. pol. Frederik Simon Bäumer

HSBI


frederik.baeumer@hsbi.de

  • Maschinelles Lernen
  • Maschinelle Sprachverarbeitung
  • Information Retrieval
  • Information Extraction
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Prof. Dr. Torben Bernhold

FH Münster


bernhold@fh-muenster.de

  • Immobilienmanagement u. Immobilienökonomie
  • Machine Learning
  • Data Analytics
  • Prozessmanagement

Prof. Dr. rer. nat. Stephan Bialonski

FH Aachen


bialonski@fh-aachen.de

  • Machine Learning und Deep Learning, tiefes Repräsentationslernen
  • Data Science
  • Zeitreihenanalyse, häufig mit biomedizinischen/klinischen Fragestellungen
  • Natural Language Processing (NLP), z.B. mit Anwendungsbezügen in Deutsch und Englisch

Prof. Dr. Christian Dietrich

Westfälische HS


  • Malware-Analyse, -Erkennung und -Klassifikation
  • Cyber Threat Intelligence
  • Digitale Forensik
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Prof. Dr. Steffen Goebbels

HS Niederrhein, iPattern-Institut


steffen.goebbels@hsnr.de

  • Angewandte Mathematik
  • Mustererkennung
  • 3D-Stadtmodelle
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Prof. Dr. Thomas Kopinski

FH Südwestfalen


kopinski.thomas@fh-swf.de

  • Machine Learning
  • Data Science
  • Digital Twins

Prof. Dr. Georg Neugebauer

FH Aachen


g.neugebauer@fh-aachen.de

  • IT-Sicherheit
  • Sichere Softwareentwicklung
  • Cloud-Sicherheit
  • Informationssicherheitsmanagement
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Prof. Dr. Florian Niebling

TH Köln


  • Virtual Reality

  • Augmented Reality

  • Human Computer Interaction

  • Visualisierung wissenschaftlicher Daten

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Prof. Dr.-Ing. Jan Pelzl

HS Hamm-Lippstadt


jan.pelzl@hshl.de

  • Cyber Security
  • Safety & Security
  • Embedded Security
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Prof. Dr.-Ing. Jan Rexilius

HSBI


jan.rexilius@hsbi.de

  • Computer Vision
  • Machine Learning
  • Simulation
  • Medical Image Analysis
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Prof. Dr. Andreas Sauer

HS Ruhr West


andreas.sauer@hs-ruhrwest.de

  • Machine Learning bei inversen Problemen von Tomografie-Methoden
  • Komplexe Analysis

Prof. Dr. Katharina Stahl

FH Südwestfalen


stahl.katharina@fh-swf.de

  • Data Science und Data Analytics
  • Maschinelles Lernen 
  • Künstliche Intelligenz

Prof. Dr. Anne Stockem Novo

HS Ruhr West


anne.stockem-novo@hs-ruhrwest.de

  • Deep Learning für die Situationserkennung und Intentionserkennung im Autonomen Fahren
  • Content Analysis im Natural Language Processing
  • Einsatz von Simulationsdaten zur Funktionsentwicklung
  • Physics-Informed Deep Learning
  • Uncertainty Aware Deep Learning

Prof. Dr. André Stuhlsatz

HS Düsseldorf


  • Artificial Intelligence
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Pattern Recognition
  • Smart Systems

Prof. Dr. Andreas Wübbeke

FH Südwestfalen


wuebbeke.andreas@fh-swf.de

  • Agile Methoden des Software Engineerings
  • Smart Farming Lösungen und deren Informationssicherheit
  • Qualitätssicherung von Virtual Reality Anwendungen

Prof. Dr. Dietlind Zühlke

TH Köln


dietlind.zuehlke@th-koeln.de

  • Interactive & interpretable Machine Learning
  • Knowledge representation for Machine Learning
  • Knowledge representation and RAG technologies for LLMs
  • Business Analytics
  • Data-Driven Companies

Linda Rustemeier, M.A.

Koordination der Abteilung Informatik und Data Science

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