Lehrstuhlinha­ber/in

• Data Science
• Machine Learning
• Automated Algorithm Selection & Configuration
  (Automated Machine Learning)

• Optimierung:

  • Kontinuierliche (Black-Box) Optimierung
  • Mehrkriterielle Optimierung
  • Routen-Optimierung

• Benchmarking:

  • Exploratory Landscape Analysis
  • Visualisierung
  • Statistische Performance-Analyse
• Interpretierbarkeit Algorithmischen Verhaltens
  (Interpretable Machine Learning, Explainable AI)

Koordinierendes Gründungsmitglied:

• Benchmarking Network
• COSEAL (Configuration and Selection of Algorithms)

Mitglied und/oder Unterstützer:

• ACM SigEVO (Special Interest Group on Genetic and Evolutionary Computation der Association for Computing Machinery)
• CLAIRE (Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe)

• DStatG (Deutsche Statistische Gesellschaft)

• ERCIS (European Research Center for Information Systems)

• GfKl (Gesellschaft für Klassifikation)

• GI (Gesellschaft für Informatik)

• IEEE CIS Task Force on Benchmarking 

• seit 2021:
  Inhaber der Professur für Big Data Analytics in Transportation,
  Fakultät Verkehrswissenschaften "Friedrich List", Technische Universität Dresden
• seit 2019:
  Dozent im Masterstudiengang IT-Management,
  WWU Weiterbildung, Münster
• seit 2019:
  Dozent im Zertifikatsstudiengang Data Science,
  WWU Weiterbildung, Münster
• 2017 - 2021:
  PostDoc am Lehrstuhl für Data Science: Statistik & Optimierung,
  Institut für Wirtschaftsinformatik, Westfälische Wilhelms-Universität Münster
• 2017 - 2020:
  Dozent im dualen Studiengang Betriebswirtschaftslehre und Steuern,
  Fachhochschule Münster
• 2013 - 2017:
  Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Data Science: Statistik & Optimierung,
  Institut für Wirtschaftsinformatik, Westfälische Wilhelms-Universität Münster

• 2013 - 2017:
  Promotion (Dr. rer. pol.) am Institut für Wirtschaftsinformatik,
  Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät, Westfälische Wilhelms-Universität Münster
  • Titel der Doktorarbeit: Automated and Feature-Based Problem Characterization and Algorithm Selection Through Machine Learning
• 2010 - 2013:
  Datenwissenschaft (M.Sc.), Technische Universität Dortmund
• 2011:
  Auslandssemester (ERASMUS) an der Universität Bergen, Bergen, Norwegen
• 2007 - 2010:
  Datenanalyse und Datenmanagement (B.Sc.), Technische Universität Dortmund

• 09/2021:
  Nominiert für den FOGA XVI Best Paper Award (2021),
  FH Vorarlberg und Organisationskommittee der FOGA XVI
  • Nominiert wurde die Publikation:
    Jonathan Heins, Jakob Bossek, Janina Pohl, Moritz Seiler, Heike Trautmann and Pascal Kerschke (2021). On the Potential of Normalized TSP Features for Automated Algorithm Selection. 16th ACM/SIGEVO Conference on Foundations of Genetic Algorithms (FOGA XVI), S. 1 - 15, ACM.
• 12/2018:
  Dissertationspreis der Wirtschaftswissenschaftlichen Fakultät,
  Westfälische Wilhelms-Universität Münster
• 09/2018:
  Invited Young Researcher auf dem 6th Heidelberg Laureate Forum,
  Heidelberg Laureate Forum Foundation
• 09/2016:
  PPSN XIV Best Paper Award (2016),
  Edinburgh Napier University und Organisationskommittee der PPSN XIV
  • Ausgezeichnet wurde die Publikation:
    Pascal Kerschke, Hao Wang, Mike Preuss, Christian Grimme, André Deutz, Heike Trautmann, Michael Emmerich (2016). Towards Analyzing Multimodality of Continuous Multiobjective Landscapes. International Conference on Parallel Problem Solving from Nature (PPSN XIV), S. 962 - 972, Springer.