Forschungs­kolleg AI-DPA

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Projekte

[1.1] Predictive Process Monitoring in Chatbots zur Analyse von Antwortenpfaden

Bildnachweis: Erzeugt durch DALL·E 3

In diesem von Univ.-Prof. Dr. Patrick Delfmann betreuten Promotionsvorhaben steht die Analyse und Vorhersage von Antwortenpfaden in Chatbots im Fokus. Das Projekt verfolgt das Ziel, die Interaktion mit Chatbots durch das Verständnis und die Antizipation von Nutzeranfragen und -verhalten zu verbessern, um die Technologie effizienter und benutzerfreundlicher zu gestalten.

[1.2] Predictive Process Monitoring von Click-Daten zur Analyse und Vorhersage des Nutzerverhaltens

Bildnachweis: Erzeugt durch DALL·E 3

Unter der Leitung von Prof. Dr. Tobias Walter konzentriert sich diese Promotion auf die Analyse von Click-Daten zur Vorhersage des Nutzerverhaltens. Durch die Entwicklung von Modellen, die das Klickverhalten der Nutzer vorhersagen, sollen personalisierte und optimierte Nutzererfahrungen in digitalen Medien ermöglicht werden.

[1.3] Predictive Process Monitoring von semi- und unstrukturierten Prozessen in Medienunternehmen

Bildnachweis: Erzeugt durch DALL·E 3

Dieses von Prof. Dr. Sven Pagel geleitete Promotionsprojekt erforscht die Anwendung von Predictive Process Monitoring auf semi- und unstrukturierte Prozesse in Medienunternehmen. Ziel ist es, die Effizienz und Effektivität von Medienproduktions- und Distributionsprozessen zu steigern, indem Vorhersagemodelle und -methoden entwickelt werden, die eine datengetriebene Entscheidungsfindung unterstützen.

[2.1] Adaptive Registrierung und semantische Interpretation von Punktwolken in Innenräumen

Bildnachweis: Erzeugt durch DALL·E 3

Geleitet von Prof. Dr. Thomas Klauer, widmet sich diese Promotion der Herausforderung, adaptive Methoden für die Registrierung und semantische Interpretation von 3D-Punktwolken in Innenräumen zu entwickeln. Das Projekt zielt darauf ab, die Navigation und Raumplanung in barrierefreien Gebäuden durch präzise und dynamische 3D-Modelle zu optimieren.

[2.2] Robuste Registrierung und semantische Interpretation von Punktwolken im Außenbereich

Bildnachweis: Erzeugt durch DALL·E 3

Unter der Leitung von Univ.-Prof. Dr. Dietrich Paulus und Univ.-Prof. Dr. Peer Neubert konzentriert sich dieses Promotionsprojekt auf die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen zur robusten Registrierung und semantischen Interpretation von 3D-Punktwolken. Ziel ist es, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von 3D-Rekonstruktionen in Außenbereichen zu verbessern, um barrierefreie Umgebungen effizienter zu gestalten und zu analysieren.