Nadja Klein

Statistik und Data Science
Jahrgang 2020

Humboldt-Universität zu Berlin

Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät

Unter den Linden 6
10117 Berlin

Porträt von Nadja Klein

Forschungsgebiete

  • Statistik und Data Science

  • Statistisches und Maschinelles Lernen

  • Mathematische Statistik

  • Raeumliche Statistik

  • Angewandte Statistik

Vita

  • Seit 2019
    Mitglied der Math+-Faculty und der Berlin Mathematical School (BMS), TU Berlin, FU Berlin und HU Berlin

  • Seit 2019
    Mitglied des Integrative Research Institute on Transformations of Human-Environment Systems (IRI THESys), HU Berlin

  • Seit 2019
    Mitglied des Berlin Doctoral Program in Economics and Management Science (BDPEMS)

  • Seit 2018
    Mitglied des Biostatnet

  • Seit 2018
    Assoziiertes Mitglied des DFG-Graduiertenkollegs 2300 Anreicherung europäischer Buchenwälder mit Nadelbäumen: Auswirkungen von Funktionsmerkmalen auf die Funktionsweise von Ökosystemen

  • Seit 2018
    Mitglied des Berlin Economics Research Associates (BERA)

  • Seit 2018
    Mitglied der Deutschen Statistischen Gesellschaft (DStatG)

  • Seit 2018
    Frühes Mitglied der American Statistical Association (ASA)

  • Seit 2017
    Mitglied des Deutschen Hochschulverbandes

  • Seit 2017
    Mitglied der Forschungsgruppe bayesianischen Analyse und Modellierung, Universität Melbourne

  • Seit 2015
    Mitglied des Zentrums für Statistik, Georg-August-Universität Göttingen

  • 2012 - 2014
    Assoziiertes Mitglied des DFG-Graduiertenkollegs 1644 Skalierungsprobleme in der Statistik

Aktivitäten

    • Workshop „Interdisciplinary Conversations on the Fairness, Explainability and Uncertainty of AI“

      Mitglieder der AG Künstliche Intelligenz treffen sich zu einem interdisziplinären Dialog über die Chancen und Grenzen der KI und ihrer Anwendungen. Verschiedene Disziplinen bringen unterschiedliche Perspektiven ein, und ähnlich klingende Konzepte bedeuten nicht unbedingt dasselbe. Selbst wenn die Konzepte in allen Disziplinen gleich sind, können diese sich auf unterschiedliche Aspekte konzentrieren. Der Workshop „Interdisciplinary Conversations on the Fairness, Explainability and Uncertainty of AI“ (Interdisziplinäre Gespräche über die Fairness, Erklärbarkeit und Ungewissheit von KI) versucht diese Lücken zu schließen und bringt Forschende aus verschiedenen Disziplinen ins Gespräch über diese drei Hauptkonzepte der aktuellen KI-Forschung.

      Themen:

      eventBeginsOn
      19.09.22
      eventEndsOn
      20.09.22

      Veranstaltungszugang: Intern

      Berlin