Prof. Dr. Bernd Bischl, Lehrstuhl für Statistical Learning & Data Science (LMU)
Prof. Dr. Daniel Cremers, Lehrstuhl für Bildverarbeitung und Künstliche Intelligenz (TUM)
Prof. Dr. Thomas Seidl, Lehrstuhl für Datenbanksysteme und Data Mining und MCML Pressesprecher (LMU)
Prof. Dr. Daniel Rückert, Lehrstuhl für Artificial Intelligence in Healthcare and Medicine (TUM)
Das Munich Center for Machine Learning (MCML) ist eine gemeinsame Initiative von führenden Forschenden der Ludwig-Maximilians Universität München und der Technischen Universität München. Das MCML wird jährlich mit knapp 20 Millionen Euro institutionell durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) sowie den Freistaat Bayern gefördert. Ziel des Zentrums ist es, die Grundlagenforschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML) mit einem starken Bezug zu realen Anwendungen voranzutreiben.
Die Mission des MCML ist es, führende Forschenden in Deutschland zu vereinen, die regionale, nationale und internationale Kompetenz im Bereich KI zu stärken und entsprechende Potenziale für Anwender und Andwenderinnen aus Wissenschaft und Industrie zugänglich zu machen. Hierfür etabliert das MCML aktiv Kooperationen mit anderen Universitäten und Forschungseinrichtungen sowie der Industrie.
Das MCML besteht aus internationalen Forschungsteams von rund 60 Professorinnen und Professoren mit über 250 wissenschaftlichen Mitarbeitenden. Knapp ein Drittel der Projektverantwortlichen ist an den neu eingerichteten KI Professuren der Hightech-Agenda Bayern beteiligt.
Die Forschungsschwerpunkte am MCML gliedern sich in drei Bereiche: Im Bereich „Foundations of Machine Learning“ werden die informatischen, statistischen und mathematischen Grundlagen von ML vertieft und die Erklärbarkeit von KI erforscht, er bildet die Basis für methodische Fortschritte im ML.
Der Forschungsschwerpunkt „Perception, Vision und Natural Language Processing“, befasst sich damit, wie Computer Informationen aus Bildern und natürlicher Sprache extrahieren und verarbeiten können – Schlüsseltechnologien für eine Vielzahl von praktischen Anwendungen.
Der Forschungsschwerpunkt „Domain-specific Machine Learning“ vereint Expertise aus den Bereichen Medizin, Biologie, Physik, Geowissenschaften sowie Sozial- und Humanwissenschaften. Im engen Austausch mit den beiden anderen Bereichen werden KI-Methoden für anwendungsbezogene und gesellschaftlich relevante Probleme entwickelt.
Weitere wichtige Bestandteile des MCML sind seine Service-, Transfer- und Ausbildungsangebote. Neben der Ausbildung von Studierenden bietet das MCML ein dediziertes Nachwuchsprogramm für junge Forschende an. Dies beinhaltet ein Promotionsprogramm, eine Vielzahl an Postdoc-Stellen, dedizierte Junior-Research-Groups sowie das neu eingerichtete Programm der Thomas-Bayes-Professuren.
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