Vortragende
- Prof. Dr. Pieter Adriaans
- (Syllogic, Amsterdam, NL)
- 1989 Mitbegründer der Firma Syllogic, die sich auf Data Mining,
adaptive Benutzerschnittstellen und flexible Internetanwendungen spezialisiert;
Professor für adaptive und lernfähige Systeme an der Univ. Amsterdam
- erstes positives Resultat zur Lernbarkeit von Sprache
- Bestseller Data Mining, Addison Wesley
- Forschungsgebiete: maschinelles Lernen von Sprache, Anwendungen von
Lernverfahren
- Prof. Dr. Ursula Gather
- (Univ. Dortmund)
- Lehrstuhl Mathematische Statistik und industrielle Anwendungen
- Sprecherin des Sonderforschungsbereichs 475
Komplexitätsreduktion in multivariaten Datenstrukturen
- Vorsitzende des Ausschusses Neuere Statistische Methoden der
Deutschen Statistischen Gesellschaft
- im Herausgebergremium der Zeitschriften Metrika,
Jahresbericht der DMV, Applicationes Mathematicae
- Forschungsgebiete: robuste statistische Verfahren, Ordnungsstatistiken,
Qualitätssicherung
- Prof. Dr. David Hand
- (The Open University, Milton Keynes, GB)
- Leiter der statistischen Abteilung der Open University
- Herausgeber von Statistics and Computing, im Herausgebergremium von RSS Lecture Notes Series
- Herausgeber des Buches Statistics in Finance (mit S. Jacka), Edward Arnold Publisher und
Autor des Buches Construction and Assessment of Classification Rules, Wiley Publishers
- Forschungsgebiete: Statistik im Finanzbereich und Klassifikationsmethoden
- Prof. Dr. Matthias Jarke
- (RWTH Aachen)
- Lehrstuhl Informationssysteme
- Herausgeber der Zeitschrift Information Systems
- Koordinator der europäischen Projekte
Novel Approaches to Theories Underlying Requirements Engineering und
Cooperative Requirements Engineering with Scenarios,
Projektleiter im europäischen Grundlagenprojekt Foundations of Data Warehouse Quality,
Projektleiter im Sonderforschungsbereich IMPROVE: Process Data Warehouse für die Verfahrenstechnik
- Autor des demnächst erscheinenden Buches Fundamentals of Data Warehousing (mit M. Lenzerini, Y. Vassiliou), Springer Verlag
- Forschungsgebiete: Objekt-orientierte Datenbanken, Data Warehouses, Requirements Engineering
- Dr. Jörg-Uwe Kietz
- (SwissLife, Zürich)
- Entwickler leistungsfähiger Verfahren zur relationalen Datenanalyse
- Beweis der Lernbarkeitsgrenze in der induktiven logischen
Programmierung
- Anwendungen moderner Informationstechnologie im Versichungswesen
- Forschungsgebiete: Wissensentdeckung in Datenbanken, insbesondere:
Operationen zur Datenaufbereitung, Analyse von multi-relationalen
Daten und Anwendungen im Lebensversicherungsbereich
- Prof. Dr. Walter Krämer
- (Univ. Dortmund)
- Leiter des Instituts für Wirtschafts- und Sozialstatistik
- Im Herausgebergremium der Zeitschrift für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, Empirical Economics, Statistical Papers
- Bestsellerautor: Lexikon der populären Irrtümer
(mit G. Trenkler), So lügt man mit Statistik
- Autor von The Linear Regression Model under Test (mit H.Sonnberger), Physica Verlag,
So überzeugt man mit Statistik, Campus Verlag,
Herausgeber von The Econometrics of Structural Change, Physica Verlag,
- Forschungsgebiete: Kapitalmarktanalysen,
Statistik von Armut und Gesundheit
- Prof. Dr. Tom Mitchell
- (Carnegie-Mellon-Univ. Pittsburg, USA)
- Lehrstuhl Informatik und Robotik, Leiter des Center for Automated Learning and Discovery
- Forschungsgebiete: Lernen aus Textdokumenten, lernfähige Software-Agenten, Lernende Roboter
- Lehrbuch Machine Learning, McGraw Hill Publishers, Mitherausgeber der ersten Sammelbände zu maschinellem Lernen Machine Learning - An Artificial Intelligence Approach
- Prof. Dr. Katharina Morik
- (Univ. Dortmund)
- Lehrstuhl Künstliche Intelligenz
- im Herausgebergremium der Zeitschriften Informatik Spektrum,
Int. Journal for Human-Computer Studies, Knowledge and Information
Systems - an International Journal
- Projektleiterin im Sonderforschungsbereich 475: Wissensentdeckung in Datenbanken,
Mitglied im europäischen Network of Excellence: Machine Learning sowie Inductive Logic Programming
Network
- Forschungsgebiete: Wissensentdeckung in Datenbanken,
lernende Agenten im WWW, menschliches und maschinelles Lernen
- zusammen mit Stefan Wrobel, Jörg-Uwe Kietz, Werner Emde
Knowledge Acquisition
and Machine Learning - Theory, Methods, and Applications, Academic Press
- Prof. Dr. Gholemreza Nakhaeizadeh
- (Daimler Benz AG, Ulm, und Univ.
Karlsruhe)
- Leiter der Forschungsabteilung Maschinelles Lernen des
Daimler Benz Forschungszentrums, Ulm, und APL-Professor an der Univ. Kalrsruhe
- Organisator zahlreicher Workshops, die Statistik, maschinelles Lernen
und Ökonomie zusammenbringen
- Forschungsgebiete: Wissensentdeckung in Datenbanken,
Integration statistischer Verfahren und solcher des maschinellen Lernens,
Anwendungen im Finanzbereich und anderen Gebieten
- Herausgeber des Buches Data Mining, Physica Verlag
- Dr. Stefan Wrobel
- (GMD - Deutsches Forschungszentrum für
Informationstechnologie, St. Augustin)
- Leiter der Gruppe für Data Mining und maschinelles Lernen
- Sprecher der Fachgruppe Maschinelles Lernen und des Fachausschusses
Methoden und Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz der Gesellschaft
für Informatik e.V.
- im Herausgebergremium der Zeitschriften Künstliche Intelligenz,
(Int. Journal on Machine Learning
- Projektleiter im europäischen Inductive Logic Programming II
- Autor des Buches Concept Formation and Knowledge Revision,
Kluwer Publishers
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