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G20-Digitalministertreffen in Düsseldorf (6./7. April)

News vom 06.04.2017

Prof. Dr. Martin Gersch
Fachbereich Wirtschaftswissenschaft
Department Wirtschaftsinformatik
Betriebswirtschaftslehre / Competence Center E-Commerce

Garystr. 21, 14195 Berlin

Telefon (dienstl.): +49 30 838 53300
Telefon (Sekr.): +49 30 838 53690
E-Mail: martin.gersch@fu-berlin.de
Homepage: Prof. Dr. Gersch
www.ccec-online.de

Schwerpunkte

  • Ökonomische Theorien
  • Wirtschaftsinformatik/Informationsmanagement
  • E-Business/E-Commerce
  • Digitale Transformation ("Schöpferische Zerstörung")
  • Entrepreneurship/Unternehmertum/Unternehmerfunktionen
  • Technologische Konvergenz / Branchenkonvergenz
  • Innovative Geschäftsmodelle und Geschäftssysteme, u. a. im Gesundheitswesen, in der Musikindustrie
  • E-Learning / Blended Learning
  • Neue Lehr- und Lernformen
  • Zukunft der Universität

Prof. Dr. Daniel Göhring
Fachbereich Mathematik und Informatik
Institut für Informatik
Dahlem Center for Machine Learning and Robotics

Arnimallee 7, 14195 Berlin

E-Mail: daniel.goehring@fu-berlin.de
Homepage: Prof. Dr. Daniel Göhring

Schwerpunkte

  • Mobile Robotik
  • Autonome Fahrzeuge

Prof. Dr. Ruth Janal
Fachbereich Rechtswissenschaft
Zivilrecht

Van't-Hoff-Straße 8, 14195 Berlin

Telefon (dienstl.): +49 30 838 565 67
Telefon (mobil): Vermittlung über Pressestelle: +49 30 838 731 80
E-Mail: rjanal@zedat.fu-berlin.de
Homepage: Prof. Dr. Ruth Janal

Schwerpunkte

  • Verbraucherprivatrecht
  • Errichtung einer Europäischen Patentgerichtsbarkeit
  • Recht des elektronischen Geschäftsverkehrs

Prof. Dr. Tim Landgraf
Fachbereich Mathematik und Informatik
Institut für Informatik
Dahlem Center for Machine Learning and Robotics

Arnimallee 7, 14195 Berlin

Tel. (dienstl.): +49 30 838 75118
E-Mail: tim.landgraf@fu-berlin.de
Homepage: Prof. Dr. Tim Landgraf

Schwerpunkte

  • Digitalisierung
  • Künstliche Intelligenz
  • Machine Learning
  • Kollektive Intelligenz
  • Biorobotik

Prof. Dr. Lutz Prechelt
Fachbereich Mathematik und Informatik
Institut für Informatik
Fachrichtung Software Engineering

Takustr. 9, 14195 Berlin

Telefon (dienstl.): +49 30 838 75115
Telefon (Sekr.): +49 30 838 75243
E-Mail: prechelt@inf.fu-berlin.de
Homepage: Prof. Dr. Lutz Prechelt

Bitte beachten Sie: Professor Prechelt ist am 6. April zwischen 14 und 17 Uhr nicht erreichbar.

Schwerpunkte

  • Möglichkeiten und Grenzen informationstechnischer Lösungen (Automatisierung, künstliche Intelligenz, Sicherheit u. ä.)
  • Gesellschaftliche Auswirkungen von Informationstechnik (Arbeitsplätze, Arbeitsklima, sozialer Friede, politische Kultur u.ä.)


Prof. Dr. Raúl Rojas
Fachbereich Mathematik und Informatik
Institut für Informatik
Dahlem Center for Machine Learning and Robotics

Takustr. 9, 14195 Berlin

Telefon (dienstl.): +49 30 838 75130
Telefon (Sekr.): +49 30 838 75102
E-Mail: rojas@inf.fu-berlin.de
Homepage: Prof. Dr. Raúl Rojas

Schwerpunkte

  • E-Learning
  • Computer Vision
  • Mobile Robotik
  • Autonome Fahrzeuge
  • Green Cars
  • Künstliche Intelligenz
  • Ambient Intelligence
  • Fussballroboter
  • Gesellschaftliche Auwirkungen der Informatik
  • Geschichte des Computers

Ingo Wolf
Fachbereich Erziehungswissenschaft und Psychologie
Institut Futur

Fabeckstr. 37, 14195 Berlin

Telefon (dienstl.): +49 30 838 52515
E-Mail: wolf@institutfutur.de
Homepage: Ingo Wolf

Schwerpunkte

  • Soziale Dynamiken
  • Innovations- und Informationsverbreitung
  • Menschliche Entscheidungsprozesse
  • Mobilitätsinnovation
  • Modellierung sozialer Systeme

Prof. Dr. Katinka Wolter
Fachbereich Mathematik und Informatik
Institut für Informatik
AG Technische Informatik

Takustraße 9, 14195 Berlin

Telefon (dienstl.): +49 30 838 751 46
Telefon (Sekr.): +49 30 838 752 12
E-Mail: katinka.wolter@fu-berlin.de
Homepage: Prof. Dr. Katinka Wolter

Schwerpunkte

  • Zuverlässige IT Systeme
  • Sicherheitskritische IT Systeme
  • Hochverfügbare IT Systeme
  • Bewertung von Zuverlässigkeit in verteilten IT Systemen
  • Quality-of-Service in Kommunikationsnetzen und verteilten Systemen
  • Cloud-Computing
  • Machine Learning
  • Data Science