Prof. Dr. Heike Trautmann

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Prof. Dr. Heike Trautmann

Machine Learning and Optimisation

Leiterin - Professorin

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+49 1606675582
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Fürstenallee 11
33102 Paderborn
Kurzprofil

In meiner derzeitigen Position als Professorin für Maschinelles Lernen und Optimierung an der Universität Paderborn konzentriert sich meine Forschung hauptsächlich auf (vertrauenswürdige) Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Data Science, automatisierte Algorithmenselektion und -konfiguration, explorative Landschaftsanalyse, (mehrkriterielle) evolutionäre Optimierung und Data Stream Mining. Ich bin außerdem (Gast-)Professorin für Data Science in 'Data Management and Biometrics Group' an der Universität Twente (NL) und war bis September 2023 zehn Jahre lang als Professorin für Data Science: Statistik und Optimierung am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Münster tätig. Derzeit bin ich key supporter der Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe (CLAIRE) und Mitglied des European Research Centers for Information Systems (ERCIS).
 

Schwerpunkte in der Lehre

Meine Arbeitsgruppe bietet Grundlagen- und weiterführende Veranstaltungen in den Bereichen KI / Data Science, Maschinelles Lernen und Optimierung an sowie auch Spezialveranstaltungen, beispielsweise hinsichtlich Algorithmenselektion und -konfiguration, Streaming-Daten, oder Social Media Analytics. Durch meine Erfahrungen aus Drittmittelprojekten und meine Tätigkeit in der strategischen Unternehmensberatung illustriere ich die vermittelten Methoden mit entsprechendem Anwendungsbezug. Im Übungsbetrieb und auch interaktiv in Vorlesungen kommt verstärkt die Statistik-Software R zur Anwendung.

Transfer

Meine Arbeitsgruppe unterstützt den wechselseitigen Wissenstransfer zwischen der Universität und der Industrie. Der Transfer aktueller wissenschaftlicher Erkenntnisse in die Lehre und die Integration anwendungsorientierter Forschungsansätze sind wichtige Bestandteile einer qualitativ hochwertigen Lehre. Ich verfüge über langjährige Erfahrung in Drittmittelprojekten in Kooperation mit der Industrie, war mehrere Jahre Mitglied des wissenschaftlichen Beirats eines KI-Startups und selbst einige Jahre in der strategischen Unternehmensberatung tätig. Außerdem engagiere ich mich in den berufsbegleitenden Master- und Zertifikatsstudiengängen 'Data Science' sowie 'IT-Management' bei der University of Münster Professional School.
 

Prof. Dr. Heike Trautmann
Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
01.03.2021 - 28.02.2026

Gastprofessorin für Data Science, Data Management and Biometrics Group, University of Twente, Netherlands

Seit 01.10.2023

Professorin für Maschinelles Lernen und Optimierung, Institut für Informatik, Universität Paderborn, Deutschland

01.04.2013 - 30.09.2023

Professorin für Data Science: Statistik und Optimierung, Universität Münster, Deutschland

01.01.2017 - 01.10.2022

Mitglied im Wissenschaftsbeirat, Westphalia Data Lab, Münster, Deutschland

01.01.2017 - 31.12.2017

Pascal Professorin, Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS), Leiden University, Netherlands

15.04.2013

Habilitation im Fach Statistik, TU Dortmund, Deutschland

01.07.2004 - 31.03.2013

Postdoktorandin, Fakultät Statistik, TU Dortmund, Deutschland

01.10.2002 - 30.06.2004

Doktorandin, Graduate School of Production Engineering and Logistics, TU Dortmund, Deutschland

01.03.2001 - 30.09.2002

Analytics Consultant, Roland Berger Strategy Consulting, München, Deutschland

01.04.2000 - 28.02.2001

Consultant, Marketing Systems GmbH, Essen, Deutschland

01.10.1997 - 29.02.2000

Studium der Statistik (Diplom), TU Dortmund, Deutschland

01.10.1996 - 31.07.1998

Studium der Wirtschaftsmathematik (Vordiplom), TU Dortmund, Deutschland

Wissenschaftliches Engagement
Mitwirkung in Wissenschaftsorganisationen
Seit 15.07.2023

Mitglied im ACM Sigevo Executive Board

Seit 01.09.2018

Key supporter of CLAIRE (Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe)

Seit 01.06.2013

ERCIS Direktorin (European Research Center for Information Systems), Münster, Deutschland

Editorial Boards und Herausgebertätigkeiten
Seit 01.10.2021

IEEE Transactions of Evolutionary Computation, Associate Editor

Seit 01.08.2017

Evolutionary Computation Journal, Associate Editor

01.01.2020 - 31.12.2022

ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization, Associate Editor

Mitgliedschaften in Wissenschaftsgesellschaften
Seit 01.10.2023

Mitglied der Gesellschaft für Informatik

Seit 01.01.2022

Mitglied im Verband der Hochschullehrerinnen und Hochschullehrer für Betriebswirtschaft e.V. (VHB)

Seit 01.01.2019

IEEE + IEEE Computational Intelligence Society, Full member

Seit 01.02.2017

Association for Computing Machinery (ACM) + ACM Sigevo, Full member

01.03.2021 - 28.02.2026

Gastprofessorin für Data Science, Data Management and Biometrics Group, University of Twente, Netherlands

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
Seit 01.10.2023

Professorin für Maschinelles Lernen und Optimierung, Institut für Informatik, Universität Paderborn, Deutschland

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
Seit 01.10.2023

Mitglied der Gesellschaft für Informatik

Mitgliedschaften in Wissenschaftsgesellschaften
Seit 15.07.2023

Mitglied im ACM Sigevo Executive Board

Mitwirkung in Wissenschaftsorganisationen
Seit 01.01.2022

Mitglied im Verband der Hochschullehrerinnen und Hochschullehrer für Betriebswirtschaft e.V. (VHB)

Mitgliedschaften in Wissenschaftsgesellschaften
Seit 01.10.2021

IEEE Transactions of Evolutionary Computation, Associate Editor

Editorial Boards und Herausgebertätigkeiten
Seit 01.01.2019

IEEE + IEEE Computational Intelligence Society, Full member

Mitgliedschaften in Wissenschaftsgesellschaften
Seit 01.09.2018

Key supporter of CLAIRE (Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe)

Mitwirkung in Wissenschaftsorganisationen
Seit 01.08.2017

Evolutionary Computation Journal, Associate Editor

Editorial Boards und Herausgebertätigkeiten
Seit 01.02.2017

Association for Computing Machinery (ACM) + ACM Sigevo, Full member

Mitgliedschaften in Wissenschaftsgesellschaften
Seit 01.06.2013

ERCIS Direktorin (European Research Center for Information Systems), Münster, Deutschland

Mitwirkung in Wissenschaftsorganisationen
01.04.2013 - 30.09.2023

Professorin für Data Science: Statistik und Optimierung, Universität Münster, Deutschland

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
01.01.2020 - 31.12.2022

ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization, Associate Editor

Editorial Boards und Herausgebertätigkeiten
01.01.2017 - 01.10.2022

Mitglied im Wissenschaftsbeirat, Westphalia Data Lab, Münster, Deutschland

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
01.01.2017 - 31.12.2017

Pascal Professorin, Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS), Leiden University, Netherlands

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
15.04.2013

Habilitation im Fach Statistik, TU Dortmund, Deutschland

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
01.07.2004 - 31.03.2013

Postdoktorandin, Fakultät Statistik, TU Dortmund, Deutschland

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
01.10.2002 - 30.06.2004

Doktorandin, Graduate School of Production Engineering and Logistics, TU Dortmund, Deutschland

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
01.03.2001 - 30.09.2002

Analytics Consultant, Roland Berger Strategy Consulting, München, Deutschland

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
01.04.2000 - 28.02.2001

Consultant, Marketing Systems GmbH, Essen, Deutschland

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
01.10.1997 - 29.02.2000

Studium der Statistik (Diplom), TU Dortmund, Deutschland

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere
01.10.1996 - 31.07.1998

Studium der Wirtschaftsmathematik (Vordiplom), TU Dortmund, Deutschland

Ausbildung und wissenschaftliche Karriere

Publikationen

Aktuelle Publikationen

Neural Networks as Black-Box Benchmark Functions Optimized for Exploratory Landscape Features
R.P. Prager, K. Dietrich, L. Schneider, L. Schäpermeier, B. Bischl, P. Kerschke, H. Trautmann, O. Mersmann, in: Proceedings of the 17th ACM/SIGEVO Conference on Foundations of Genetic Algorithms, Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2023, pp. 129–139.
Nullifying the Inherent Bias of Non-invariant Exploratory Landscape Analysis Features
R.P. Prager, H. Trautmann, in: J. Correia, S. Smith, R. Qaddoura (Eds.), Applications of Evolutionary Computation, Springer Nature Switzerland, Cham, 2023, pp. 411–425.
Peak-A-Boo! Generating Multi-objective Multiple Peaks Benchmark Problems with Precise Pareto Sets
L. Schäpermeier, P. Kerschke, C. Grimme, H. Trautmann, in: M. Emmerich, A. Deutz, H. Wang, A.V. Kononova, B. Naujoks, K. Li, K. Miettinen, I. Yevseyeva (Eds.), Evolutionary Multi-Criterion Optimization, Springer Nature Switzerland, Cham, 2023, pp. 291–304.
A study on the effects of normalized TSP features for automated algorithm selection
J. Heins, J. Bossek, J. Pohl, M. Seiler, H. Trautmann, P. Kerschke, Theoretical Computer Science 940 (2023) 123–145.
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