Prof. Dr. Christina Kratsch
Lehr- und Forschungsgebiet
Data Science und Künstliche Intelligenz,
AI Business Models & Innovation,
Explainable AI,
Generative AI,
Data Engineering,
Operationalisierung von KI
Forschungsaktivitäten
Werdegang
Prof. Dr. Christina Kratsch ist seit Dezember 2022 Professorin für Künstliche Intelligenz und Software Engineering an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin. Ihr Lehr- und Forschungsgebiet liegt an der Grenze zwischen Künstlicher Intelligenz und Business Model Engineering. Kern ihrer aktuellen Forschungsarbeit ist die Frage, wie KI-Modelle in Unternehmen erfolgreich umgesetzt werden – und welche technischen, aber auch sozialen oder strategisch-organisatorischen Hürden dabei entstehen. Dafür evaluiert und erweitert sie aktuelle Verfahren des maschinellen Lernens mit einem Fokus auf Explainable AI, Generative AI und KI-Operationalisierungsverfahren (MLOps).
Zuvor war sie als Head of Research, Development and Innovation bei der Comma Soft AG tätig, wo sie unter anderem das Big Data Analytics Lösung FASTGenomics als KI-Plattform für die Einzelzellgenomik mitentwickelte. Sie hat auch als Data Science Consultant für Kunden in verschiedenen Branchen gearbeitet und als Data Scientist bei Zalando A/B-Tests und Kunden-Segmentierungen durchgeführt. Ihre Promotion entwickelte sie am Max Planck Institut Saarbrücken und am Uniklinikum Düsseldorf zu KI-basierten Merkmaldetektionsverfahren in Genomdaten.
Christina möchte ihre langjährige Erfahrung im Umgang mit Technologie-Innovationen nutzen, um praktische Methoden der Künstlichen Intelligenz weiterzuentwickeln, so dass sie im unternehmerischen Alltag gewinnbringend und nachhaltig eingesetzt werden können.
Sprechzeiten
Termine können jederzeit per e-Mail oder Calendly vereinbart werden: https://calendly.com/christina-kratsch-htw/sprechstunde.
Bachelorarbeiten
Stand September 23 habe ich Kontakte und Ideen für mehrere Bachelorarbeiten in folgenden Bereichen:
- Entwicklung einer komplexen Web-Plattform
- Algorithmensupport im Verlagswesen
- Verschiedene KI-Lösungen im Verlagswesen
- Large Language Models für verschiedene Anwendungen
Wenn Sie sich für eines der Themen interessieren und über passende Fachkenntnisse verfügen, kontaktieren Sie mich gerne.
Funktion und Organisationseinheit
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Ingenieurinformatik (B)
Hochschullehrer_in -
Informatik in Ingenieurwissenschaften (M)
Hochschullehrer_in -
Fachbereich 2: Ingenieurwissenschaften - Technik und Leben
Hochschullehrer_in