Institut für Software & Systems Engineering

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Carola Lenzen

Wissenschaftliche Mitarbeiterin
Institut für Software & Systems Engineering
Telefon: +49 821 598 2211
E-Mail:
Raum: 3051 (N)
Adresse: Universitätsstraße 6a, 86159 Augsburg

Lebenslauf

Seit 2021      Abteilungsleitung der Gruppe „Methoden der künstlichen Intelligenz“

Seit 2019      Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Softwaretechnik

2016-2019    Master-Studium im Fach Informatik an der Universität Augsburg

2012-2016    Bachelor-Studium im Fach Mathematik an der Universität Augsburg

Forschungsschwerpunkte

Folgende Forschungsfragen stehen für mich im Vordergrund:

  • Wie kann auf nicht-euklidischen Daten wie Konstruktionsartefakten sinnvolles Wissen gelernt werden?

  • Kann menschliche Erfahrung durch Techniken des maschinellen Lernens gelernt werden?

In folgenden Bereichen und Projekten bin ich beteiligt:

Dienste für die Wissenschaft

Reviewer für Konferenzpapiere und Journalartikel 

  • European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-KPDD) 2021 - 2023
  • Machine Learning, Optimization, and Data Science (LOD) 2020 - 2023
  • Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) 2020 (Subreviewer)

Lehrveranstaltungen

  • Künstliche Intelligenz (Studiengang Software Engineering)
  • Selbst-organisierende, eingebettete Systeme
  • Seminar zu Software- und Systems Engineering
  • Softwareprojekt

 

Publikationen

2024 | 2022 | 2021 | 2020

2024

Carola Lenzen, Vinzenz Löffel and Wolfgang Reif. in press. Handling anomalies in CAD assemblies: detecting anomalous and suggesting alternative parts. In The 2024 International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI 2024), December 11-13, 2024, Las Vegas, Nevada, USA. Springer, Berlin
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Carola Lenzen and Wolfgang Reif. in press. Localized recommendation in assembly modeling: employing GNNs for targeted part placement. In 23rd International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'24), December 18-20, 2024, Miami, Florida, USA. IEEE, Piscataway, NJ
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2022

Carola Lenzen, Alexander Schiendorfer and Wolfgang Reif. 2022. A recommendation system for CAD assembly modeling based on graph neural networks. In ECML/PKDD 2022: European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, Grenoble, France, 19-23 September 2022. , 1-17
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Carola Lenzen, Alexander Schiendorfer and Wolfgang Reif. 2022. Graph machine learning for assembly modeling. In LoG 2022: The First Learning on Graphs Conference, 9-12 December 2022, virtual event.
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2021

Miriam Elia, Carola Gajek, Alexander Schiendorfer and Wolfgang Reif. 2021. An interactive web application for decision tree learning. In Bernd Bischl, Oliver Guhr, Heidi Seibold and Peter Steinbach (Ed.). Proceedings of the Teaching Machine Learning Workshop at ECML-PKDD 2020, European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases, 14 September 2020, Virtual Conference. ML Research Press (PMLR - Proceedings of Machine Learning Research ; 141), 11-16.
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Alexander Schiendorfer, Carola Gajek and Wolfgang Reif. 2021. Turning software engineers into machine learning engineers. In Bernd Bischl, Oliver Guhr, Heidi Seibold, Peter Steinbach (Eds.). Proceedings of the First Teaching Machine Learning and Artificial Intelligence Workshop at ECML-PKDD 2020, 14 September 2020, virtual conference. ML Research Press, 36-41
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2020

Carola Gajek, Alexander Schiendorfer and Wolfgang Reif. 2020. A chained neural network model for photovoltaic power forecast. Lecture Notes in Computer Science 11943, 566-578. DOI: 10.1007/978-3-030-37599-7_47
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Institut für Software & Systems Engineering

Das Institut für Software & Systems Engineering, geleitet von Prof. Dr. Wolfgang Reif, ist eine wissenschaftliche Einrichtung in der Fakultät für Angewandte Informatik an der Universität Augsburg. Das Institut unterstützt sowohl Grundlagen- als auch angewandte Forschung in allen Bereichen der Software & Systems Engineering. In der Lehre ermöglicht es die weitere Entwicklung des relevanten Kursangebots von Fakultät und Universität.

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