Oelke, Daniela

Oelke, Daniela

Prof. Dr. rer. nat. 
Machine Learning, Visual Analytics, Natural Language Processing, Erklärbare Künstliche Intelligenz
  • Raum: C114
  • Badstraße 24, 77652 Offenburg

Funktion

Lehrveranstaltungen (aktuelles und vorhergehendes Semester)

  • Praktikum Data Engineering und ML Operations, EMI928
  • Natural Language Processing, EMI925
  • Projekt 1, EMI920
  • Praktikum Natural Language Processing, EMI926
  • Kolloquium Betriebliche Praxis, EMI931
  • Seminar 2, EMI938
  • Machine Learning 1, EMI908
  • Projekt 2, EMI933
  • Kolloquium, EMI940
  • Betriebspraktikum, EMI930
  • Machine Learning 2, EMI914
  • Präsentationstechnik, EMI919
  • IT-Recht, EMI140
  • Praktikum Machine Learning 1, EMI909
  • Data Engineering und ML Operations, EMI927
  • Seminar 1, EMI929
  • Bachelor-Thesis, EMI939
  • Projektmanagement, EMI913
  • Grundlagen der Informatik, EMI903
  • Visual Analytics, EMI906
  • Praktikum Visual Analytics, EMI907
  • Praktikum Machine Learning 2, EMI915
  • Kommunikation und Interaktion in Unternehmen, EMI918

Publikationen

2024
Stefan Glaser, Daniela Oelke, Thomas Seifert Can Machine Learning and Explainable Artificial Intelligence Help to Improve an Expert Model for Predicting Thermomechanical Fatigue? Proceedings of the Upper-Rhine Artificial Intelligence Symposium 2024, Janis Keuper, Klaus Dorer (Eds.) pp. 1-9, 2024
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Xiao Zhao, Marko Weber, Jan Schöffmann, Daniela Oelke Digitalisierung von Raster-Zeichnungen mit Deep Learning ; Wie ein Framework OCR-Software bei der Extraktion von Daten übertrifft Industry 4.0 Science, 40(6), pp. 10-17, 2024
BibTeX | RIS

2023
Polo Chau, Alex Endert, Daniel A. Keim, Daniela Oelke Interactive Visualization for Fostering Trust in ML Dagstuhl Reports, pp. 103-116, 2023
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DOI
Udo Schlegel, Daniela Oelke, Daniel A. Keim, Mennatallah El-Assady Preprint: Visual Explanations with Attributions and Counterfactuals on Time Series Classification pp. 1-14, 2023
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DOI ARXIV

2021
Udo Schlegel, Daniela Oelke, Daniel A. Keim, Mennatallah El-Assady An Empirical Study of Explainable AI Techniques on Deep Learning Models For Time Series Tasks [NeurIPS 2020 Workshops], pp. 1-7, 2021
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ARXIV
Daniela Oelke, Daniel A. Keim, Polo Chau, Alex Endert Interactive Visualization for Fostering Trust in AI Dagstuhl Reports, pp. 37-42, 2021
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DOI
Emma Beauxis-Aussalet, Michael Behrisch, Rita Borgo, Duen Horng Chau, Christopher Collins, Daniela Oelke, David Ebert, Mennatallah El-Assady, Alex Endert, Daniel A. Keim, Jörn Kohlhammer, Jaakko Peltonen, Maria Riveiro, Tobias Schreck, Hendrik Strobelt, Jarke J. van Wijk The Role of Interactive Visualization in Fostering Trust in AI IEEE Computer Graphics and Applications, 41(6), pp. 7-12, 2021
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DOI