Technische Universität Darmstadt

Seit ihrer Gründung im Jahr 1877 war die Technische Universität stets eine international ausgerichtete Universität mit einem stark technischen Fokus. Die TUD erscheint wiederholt unter den Top-3 der technischen Universitäten in Deutschland. Der Status einer autonomen Institution gibt der TUD die Freiheit, kreative Prozesse des Wandels und der Erneuerung zu beschreiten.

Fachgebiet Telekooperation - Leitung: Prof. Dr. Max. Mühlhäuser
Das Fachgebiet Telekooperation an der Technischen Universität Darmstadt wird geleitet von Prof. Dr. Max Mühlhäuser. Es fokussiert seine Lehr- und Forschungstätigkeit auf Themen wie Ubiquitous Computing (UbiComp) und eLearning. Ubiquitous Compu-ting kennzeichnet die kommende Ära der Telekooperation, in der Menschen von beliebig vielen Computern umgeben sind, die uns in unserem Alltag unterstützen sollen. Die Forschung am Fachgebiet legt ihre Schwerpunkte auf der Kooperation unterschiedlicher Parteien; (1) Menschen, die zumeist nicht nur den Desktop PC nutzen, (2) Smart Services, also verteilten kontextsensitiven Softwarekomponenten und (3) unterschiedlichen Sensorknoten, die in tragbaren Geräten, anderweitig eingebettet oder autonom eingebunden werden. TK ist seit Jahren im Bereich von Smart Spaces, Multimodalen Benutzerschnittstellen und verteilten System sehr erfolgreich tätig und kann auf eine profunde Expertise auf der Basis öffentlich oder industriell geförderter Projekte zurückgreifen. TK hat Expertise in Mensch-Ubicomp Interaktion und multimodaler, kontextsensitiver, adaptiver Benutzungsschnittstellen. Verwandte Projekte waren EMODE (ITEA), Augur, STAIRS und Smart Products (FP7). Die hier gewonnene Erfahrung wird in Form von multimodalen Interaktionskonzepten in Dialog+ einfließen.

Fachgebiet Sprachtechnologie - Leitung: Prof. Dr. Chris Biemann
In der seit 2011 eingerichteten Juniorprofessur für Sprachtechnologie wird in Forschung und Lehre untersucht, wie semantische Ansätze zur automatischen Sprachverarbeitung dazu eingesetzt werden können, Sprachverarbeitungs- und Suchanwendungen zu verbessern. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf dem unüberwachten Lernen von domänenspezifischen Sprachmodellen. Es bestehen Vorarbeiten im Bereich Visualisierung von semantischen Netzen aus gesprochener Sprache, sowie Industrieerfahrungen bei kommerziellen Websuchmaschinen.

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