Hochschule Düsseldorf
University of Applied Sciences
Fachbereich Medien
Faculty of Media

​​​​​​Lehre und Forschung

Dennis Müller bietet mehrere Lehrveranstaltungen an der HSD an, darunter die "Einführung in die KI" sowie "Advances in AI" mit zunehmender Tiefe. Seine Lehrveranstaltungen führen an das Thema Künstliche Intelligenz heran, betrachten die mathematische Modellierung selbiger, Grenzen verwendeter Modelle, Methoden zur Bewertung und dem Vergleich verschiedener Ansätze sowie praktische Anwendungsmöglichkeiten. Dabei liegt der Schwerpunkt stets auf dem durchdringendem Verstehen der eingesetzten Methoden sowie der praktischen Anwendung selbiger. Mathematische Grundlagen sowie praxisbezogene Übungen wechseln sich ab um künstliche Intelligenz für Studenten greif-, erleb- und verstehbar zu machen.

In seiner Forschung befasst Dennis Müller sich mit generativen Modellen (z.B. Bild- und Sprachgeneratoren wie Diffusionsmodellen oder NLP), deren Erklärbarkeit sowie explorativer Datenanalyse.

Generative Modelle haben in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Technologien wie DALLE-2, GPT-3 und Stable Diffusion zeigen, wohin die Reise gehen kann, werfen aber auch ethische (Stichwort Deep Fakes & „unstable“ Diffusion) und juristische Fragen (z.B. im Umfeld des Urheberrechts) auf. Untersucht werden die Auswirkung dieser Technologien (insb. Im Hinblick auf s.g. Fa​ke News) auf modernen Medienkonsum sowie technisch/mathematische Möglichkeiten und Verfahren, Konsumenten und Rechteinhaber vor Missbrauch dieser Technologien zu schützen.

Die zur Verfügung stehenden Datenmengen wachsen seit dem Beginn des Informationszeitalters exponentiell. Um der stetig wachsenden Flut an Informationen Herr zu werden bedarf es moderner Technologien, damit diese Daten explorativ und kategorisierend untersucht werden können. Erforscht werden Technologien (z.B. semantische Ähnlichkeitsanalysen und NLP-Modelle) sowie Methoden um Daten mit unterschiedlichem semantischen Kontext geeignet zusammenzuführen (z.B. Transferlernen) und diese für den durchschnittlichen Konsumenten durchsuch- und erfassbar zu machen.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben sich in den letzten Jahren etabliert und werden in weiten Teilen der Industrie als Mittel der Wahl zur Lösung von geschäftsrelevanten Problemstellungen erfolgreich eingesetzt. Es besteht jedoch weiterhin eine große Nachfrage nach neuen Technologien sowie angepassten Lösungen für neue Geschäftsfelder. Ein enger Kontakt zu Partner aus der Industrie ist wichtig um im partnerschaftlichen Dialog und Interessensabgleich diese neuen Technologien „in der Praxis“ zu bewähren sowie wichtiges Feedback zu erhalten. Daher soll ein enger Austausch mit ausgewählten industriellen Partnern aufgebaut und gepflegt werden.​