Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

Laufende Projekte:

• Responsible Academic Performance Predicton (RAPP)

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:

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

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)

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: