Assoz. Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Sebastian Tschiatschek, BSc
1090 Wien
Raum : 4.40
Lehrveranstaltungen
Wintersemester 2026
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051032 VU Grundlagen der Intelligenten Systeme
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051080 LP Softwarepraktikum mit Bachelorarbeit
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053021 LP Praktikum Informatik 1
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053031 LP Praktikum Informatik 2
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053049 SE Masterseminar
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053613 VU Introduction to Machine Learning
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053631 LP Data Analysis Project
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500501 SE Doktoranden Forschungsseminar - Data and Knowledge
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960036 VU IT und Data Science Grundlagen
Sommersemester 2026
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051080 LP Softwarepraktikum mit Bachelorarbeit
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052323 VU Probabilistic Artificial Intelligence
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053021 LP Praktikum Informatik 1
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053031 LP Praktikum Informatik 2
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053049 SE Masterseminar
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053621 VU Mining Massive Data
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053631 LP Data Analysis Project
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053640 SE Master's Seminar
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500501 SE Doktoranden Forschungsseminar - Data and Knowledge
Wintersemester 2025
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051032 VU Grundlagen der Intelligenten Systeme
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051080 LP Softwarepraktikum mit Bachelorarbeit
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053021 LP Praktikum Informatik 1
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053031 LP Praktikum Informatik 2
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053049 SE Masterseminar
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053613 VU Introduction to Machine Learning
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053631 LP Data Analysis Project
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500501 SE Doktoranden Forschungsseminar - Data and Knowledge
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960028 VU IT und Data Science Grundlagen
Publikationen
Humans-in-the-Contestability-Loop: Designing for Social Counselors to Understand and Challenge Algorithmic Decisions. / Schmude, Timothée; Pahr, Daniel; Koesten, Laura et al.
FAccT '26: The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. Montreal QC Canada: ACM, 2026. S. 1749-1783.
Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed
Better Together? On the Design and Use of Explanations to Support Novices in Individual and Collective Deliberations About AI. / Schmude, Timothée; Koesten, Laura; Möller, Torsten et al.
in: International Journal of Human-Computer-Interaction, 07.05.2026, S. 1-41.
Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Peer Reviewed
Understanding and improving hyperbolic deep reinforcement learning. / Klein, Timo (Korresp. Autor*in); Lang, Thomas; Shkabrii, Andrii et al.
The 14th International Conference on Learning Representations (ICLR 2026), Rio de Janeiro, Brazil, 23-27 April, 2026. 2026. S. 92200-92235.
Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed
Rule-Guided Reinforcement Learning Policy Evaluation and Improvement. / Tappler, Martin; Lopez-Miguel, Ignacio D.; Tschiatschek, Sebastian et al.
Proceedings of the Thirty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI-25. Hrsg. / James Kwok. International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2025. S. 6254-6262.
Veröffentlichungen: Beitrag in Buch › Beitrag in Konferenzband › Peer Reviewed
Information that matters: Exploring information needs of people affected by algorithmic decisions. / Schmude, Timothée (Korresp. Autor*in); Koesten, Laura; Möller, Torsten et al.
in: International Journal of Human-Computer Studies, Band 193, 103380, 01.2025.
Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Peer Reviewed
Guidelines der Universität Wien zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) in der Lehre (2. Auflage). / Herczeg, Petra; Steinacher, Roland; Forgó, Nikolaus et al.
2 Aufl. Wien: Universität Wien. 2024, Guidelines.
Veröffentlichungen: Sonstige Veröffentlichung › Sonstiges
Exploring Artificial Intelligence for Applications of Drones in Forest Ecology and Management. / Buchelt, Alexander; Adrowitzer, Alexander; Kieseberg, Peter et al.
in: Forest Ecology and Management, Band 551, 121530, 01.01.2024.
Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Peer Reviewed
Breaking the Reclustering Barrier in Centroid-based Deep Clustering. / Miklautz, Lukas; Klein, Timo; Sidak, Kevin et al.
arXiv, 2024.
Veröffentlichungen: Working Paper › Preprint
Plasticity Loss in Deep Reinforcement Learning: A Survey. / Klein, Timo; Miklautz, Lukas; Sidak, Kevin et al.
arXiv, 2024.
Veröffentlichungen: Working Paper › Preprint
Resource-Efficient Neural Networks for Embedded Systems. / Roth, Wolfgang ; Schindler, Günther ; Klein, Bernhard et al.
in: Journal of Machine Learning Research, Nr. 50, 2024, S. 1-51.
Veröffentlichungen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Peer Reviewed
Projekte
Interpretability and Explainability as Drivers to Democracy
Vorträge
Considering Respondents’ Preferences: The Effects of Self-Selecting the Content in Web Survey Questionnaires
Automated Split Questionnaire Design: The Way Forward in Survey Research?
Automated Split Questionnaire Design: The Way Forward in Survey Research?
Machine Learning for Neural Imaging
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