Prof. Dr. Andreas Müller

Lehrbereich
Technische Informatik, Programmieren, Künstliche Intelligenz

Sprechstunde
Dienstags 13:00 Uhr bis 14:30 Uhr sowie nach Absprache. Bitte unbedingt Termine vorab per Email vereinbaren.

Weitere Funktionen

Auslandsbeauftragte(r)
Studienfachberater(in)

Professor für Technische Informatik und Grundlagen der Informatik sowie Koordinator für Internationales am Fachbereich Informatik an der Hochschule Darmstadt.
Interessengebiete sind insbesondere Computer Architektur, Netzwerke und Programmierung sowie ihre Anwendung im aktuellen Gebiet der künstlichen Intelligenz bei Large Language Models und neuronalen Netze.

Aktuelles:
Am CERN ist aktuell die Bewerbung für Technical Studentships möglich. Gerne mehr dazu in einem persönlichen Gespräch.

Weitere Informationen

Sommersemester 2026

Bachelor:
- Rechnerarchitektur
- Praxisphase
Master:
- Elaborierte IT-Prozesse (Praxisprojekt)
- Wissenschaftliches Seminar
- Auslandsbeauftragter Fachbereich Informatik (gem. mit Prof. Dr. Skroch)

Wintersemester 2025/26

Bachelor:
- Programmieren 1
- Embedded Systems
Master:
- Betreuung von Masterarbeiten nach Bedarf
- Auslandsbeauftragter Fachbereich Informatik (gem. mit Prof. Dr. Skroch)

Sommersemester 2025

Bachelor:
- Rechnerarchitektur
Master:
- Elaborierte IT-Prozesse (Praxisprojekt)
- Wissenschaftliches Seminar
- Auslandsbeauftragter Fachbereich Informatik (gem. mit Prof. Dr. Horsch)

Wintersemester 2024/25

Bachelor:
- Technische Grundlagen der Informatik
- Programmieren II
Master:
- Elaborierte IT-Prozesse (Praxisprojekt)
- Wissenschaftliches Seminar
- Auslandsbeauftragter Fachbereich Informatik (gem. mit Prof. Dr. Horsch)

Sommersemester 2024

Bachelor
- Technische Grundlagen der Informatik
Master
- Elaborierte IT-Prozesse (Praxisprojekt)
- Wissenschaftliches Seminar

Wintersemester 2023/24

Forschungssemester am CERN in Genf in der Section Controls and Beam Studies for Protection (TE-MPE-CB)
- Einsatz von LLMs zur Unterstützung von Softwareentwicklung am CERN
- Analyse von Beam Interlock Daten mit Machine Learning

Artificial Intelligence
- Analyse von Sensordaten für Predictive Maintenance mit Machine Learning
- Analyse von Time Series Data mit Deep Learning und explainable Artificial Intelligence
- Lernen auf unbalancierten Daten und im Few Data Limit
- Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit von Vorhersagen künstlicher Intelligenz
Mobilfunknetze der 5ten Generation
- Antennentechnik massive MIMO
- Beamforming, dynamisches Nachführen, Positionsgenauigkeit
- Integrated Access & Backhaul (IAB) Channel
Internet of Things
- Adhoc Netzwerke
- Protokolle
- Edge Computing