Education – Abschlussarbeiten
Ausgeschriebene Themen:
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- Bachelor/Master Thesis: Applications of Modified Stiefel Manifold Restricted Neural Networks
- Bachelor / Master Thesis: Large Scale Survey and Benchmarking of Causal Discovery Algorithms
- Bachelor / Master Thesis: Gesture Recognition with the OpenEarable
- Master Thesis: Gaussian Process Regression of Air Quality Data with non-Gaussian Likelihoods
- Master Thesis: Learning Air Quality Simulation with Fourier Neural Operators
- Master Thesis: Development of an Adaptive AI for Cooperative Problem-Solving in the Context of the Card Game Bridge
- Masterarbeit: AutoGFE-automatic feature engineering with graph neural network
Sollte kein Thema ausgeschrieben sein, das Ihnen zusagt, so kontaktieren Sie bitte nicht das Sekretariat mit allgemeinen Anfragen, sondern verfahren Sie wie folgt:
- Senden Sie eine E-Mail mit Ihrer Anfrage bitte direkt an den/die Themenverantwortlichen:
- Biosensing and Health Technologies (with Wearables)
- Therapeutic Wearables (Valeria Zitz)
- Health/Medical Data Analysis (Jonas Hummel)
- Health Monitoring (Valeria Zitz)
- Biosignal Analysis and Technologies (Supraja Ramesh, Valeria Zitz)
- Biopotential Sensing for Health and HCI (EEG, EOG, EMG) (Philipp Lepold)
- Machine Learning and Data Analysis
- EdgeAI & TinyML (Tobias King)
- Embedded Machine Learning (Philipp Lepold)
- LLMs in EDA (Tobias King)
- Optimization in the Wearable Computing Space (Tobias King)
- Data Mining (Jonas Hummel, Supraja Ramesh)
- Interdisciplinary Projects Between Data Science and Psychology or Economics (Jonas Hummel)
- Embedded Systems and Real-time Processing
- Embedded System Firmware Development (Michael Küttner)
- Real-time Signal Processing (Michael Küttner)
- IIR-Filter Design (Michael Küttner)
- AI-Aided Interaction and Visualization
- AI-Aided Data Visualization (Sarah Makarem)
- Gaze-Based Interaction (Sarah Makarem)
- Human-Computer Interaction and Sensory Technologies
- Wearables (Philipp Lepold)
- Tactile Interfaces (Likun Fang)
- Sensory Augmentation (Likun Fang)
- Affective Computing (Likun Fang)
- User Studies (Likun Fang)
- Biosensing and Health Technologies (with Wearables)
- Die E-Mail sollte beinhalten:
- einen Paragraphen, in dem ihr die Motivation für eure Wahl erläutert
- Bachelor oder Master, Fachsemester und die Studienrichtung
- bis jetzt geprüfte Vorlesungen (z.B. Notenauszug)
- Programmiererfahrung
- Nennen von Interessensgebieten, welche für das Thema relevant sind