Mitarbeiter am Lehrstuhl

Manh Khoi Duong, M.Sc.

Email:
duong@hhu.de
Raum:25.12.02.28
Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf
Institut für Informatik
Datenbanken und Informationssysteme
Universitätsstr. 1
D-40225 Düsseldorf, Germany

Publikationen

Laufende Projekte:

Forschungsinteressen:

  • Fairness-Aware Machine Learning
  • Explainable AI
  • Black-Box/Stochastic Optimization
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Soziodemographische Anwendungsgebiete

Lehre:

  • WS 2020: Relational Databases and Data Analysis
  • WS 2020: Einführung in Datenbanken
  • WS 2020: Vorkurs Informatik
  • SS 2020: Theoretische Informatik
  • SS 2020: Vorkurs Informatik
  • WS 2019: Datenbanksysteme
  • WS 2019: Vorkurs Informatik
  • SS 2019: Numerik
  • WS 2018: Computergestützte Lineare Algebra
  • SS 2018: Einführung in Rechnernetze, Datenbanken und Betriebssysteme
  • SS 2017: Einführung in Rechnernetze, Datenbanken und Betriebssysteme

Zur Zeit ausgelastet für Abschlussarbeiten.

Betreute Abschlussarbeiten:

Laufende Themen:
    Bachelorarbeiten:
    • Quantitative Finance: Walk Forward Optimization zum Backtesting von Portfolio Management Strategien mit Kauf- und Verkaufssignalen des SP500 unter Verwendung von Fear Greed und VIX Index

    Projektarbeiten:
    • Faire Dimensionsreduktionsmethoden
    • Vergleich von verschiedenen Fairness Kriterien in Bezug auf die Vorhersage studentischer Leistungen (Meta-Vergleich mehrerer Datensätze)
    • Meta Vergleich von Feature Importance in Bezug auf die Vorhersage studentischer Leistungen anhand mehrerer Datensätze
    • De novo drug design für SARS-CoV-2 mit generativen Modellen und stochastischer Optimierung

    Masterarbeiten:
    • Gaining Insights Into Terroristic Events Through Fairness-Aware Machine Learning Approaches Based On The GTD

Offene Themen:
    Bachelorarbeit/Projektarbeit/Masterarbeit:
    • Vergleich von Preprocessing Methoden in Fairness-Aware Machine Learning auf diversen Datensätzen (COMPAS, UCI Adult Dataset, etc.)
    • Literaturrecherche: Vergleich von Definitionen bzgl. Intersektionalität in Fairness-Aware Machine Learning
    • Literaturrecherche: Zusammenfassung und Eingliederung von Optimierungsformulierungen in Fairness-Aware Machine Learning (Woodworth, Kearns, Dwork)

Abgeschlossene Themen:
    Bachelorarbeit:
    • Prädiktion und Analyse von Herzinfarkten mit Hilfe von erklärbaren Machine Learning Modellen
    • Fairness-Aware Machine Learning: Student Performance Prediction Based on Demographic Data
    • Explainable AI: Predicting Students’ Academic Performance
    • Explainable AI on Machine Learning-assisted Diagnosis for Knee MRI Scans

    Projektarbeiten:

    Masterarbeiten:

Themenvorschläge für Abschlussarbeiten auf Anfrage
Liste von abgeschlossenen Themen am Lehrstuhl
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Heinrich Heine Universität

Datenbanken und Informationssysteme

Lehrstuhlinhaber

Prof. Dr. Stefan Conrad


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40225 Düsseldorf
Gebäude: 25.12
Etage/Raum: 02.24
Tel.: +49 211 81-14088

Sekretariat

Sabine Freese


Sprechzeiten:
Mo-Fr: 10:00-11:30 Uhr
Mo-Do: 13:00-14:30 Uhr


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