Matej Vuković ist spezialisiert auf kausale KI, maschinelles Lernen und industrielle Datenanalyse, wobei sein Schwerpunkt auf datengesteuerten Lösungen für Fertigungs- und Produktionsumgebungen liegt. Zu seinen Fachgebieten zählen kausale Erkennung, prädiktive und analytische Modellierung, Optimierung, Anomalieerkennung, erklärbare KI sowie die Implementierung und Produktisierung von ML-Lösungen, damit befasst er sich mit einigen der komplexesten Herausforderungen der modernen …
Josef Suschnigg spezialisiert sich auf Visual Analytics, industrielle Datenanalyse, Condition Monitoring und Predictive Maintenance. Seine Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Visual-Analytics-Methoden zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungsprozesse, insbesondere im Kontext skalierbarer Condition-Monitoring-Systeme für industrielle Anwendungen. Er promovierte in Informatik an der Technischen Universität Graz mit Fokus auf Visual Analytics für datengetriebene Entscheidungsunterstützung.
Tobias Schreck ist Professor am Institut für Visual Computing (ehemals Institut für Computergrafik und Wissensvisualisierung) und Leiter der Forschungsgruppe „Visual Analytics“ an der TU Graz. Kernkompetenzen & Forschungsschwerpunkte: Visual Analytics und Informationsvisualisierung Interaktive Exploration hochdimensionaler und räumlich-zeitlicher Daten Angewandte 3D-Objektsuche und Ähnlichkeitsanalyse
Belgin Mutlu bringt umfassende Erfahrung in Machine Learning, visueller Datenanalyse, Empfehlungssystemen und kausaler Datenwissenschaft mit. Auf dieser Basis beschäftigt sie sich damit, wie Menschen mit komplexen Daten umgehen, wie sie Informationen wahrnehmen, interpretieren, Schlussfolgerungen ziehen und Entscheidungen treffen. Sie untersucht außerdem, wie KI-Methoden diesen Prozess sinnvoll, nachvollziehbar und transparent unterstützen können. Sie arbeitet an der …
