Moritz von Zahn

Moritz von Zahn ist ein führender Experte für angewandtes data science an der Tomorrow University, der sich auf kausales maschinelles Lernen, erklärbare KI und algorithmische Fairness spezialisiert hat. Mit seinem starken akademischen Fundament, das er durch die Zusammenarbeit mit Institutionen wie der Goethe-Universität Frankfurt, der ETH Zürich und der Universität Tel Aviv geschaffen hat, verbindet er innovative Forschung mit praktischen Anwendungen. Moritz' umfangreiche Erfahrung umfasst Veröffentlichungen in hochrangigen Fachzeitschriften (impact ), Begutachtungen für wichtige Konferenzen und Beiträge zu transformativen Projekten mit Unternehmen wie der Swisscom AG, der Payback GmbH und McKinsey & Company. Seine Arbeit ermöglicht es Lernenden und der Industrie gleichermaßen, das Potenzial der KI verantwortungsvoll und effektiv zu nutzen.

Berufliches Profil Kurse Forschungsprofil

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Zuvor arbeitete er für:

Goethe-Universität, Boston University, ETH Zürich, McKinsey & Company, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Bosch Connected Industry

Kurse zu folgenden Themen:

Studiengänge

COLLAPSE

EXPAND

Impact MBA

Impact Master Of Science

Impact Bachelor of Science

Impact Bachelor of Arts

Fertigkeiten, die du lernen kannst

Kausales Maschinelles Lernen

Erklärbare KI

Algorithmische Fairness

Mensch-KI-Zusammenarbeit

Ethischer KI-Einsatz

Methoden der Merkmalsauswahl

Analyse des digitalen Fußabdrucks

Prädiktive Analytik

Transparentes AI-Design

Algorithmus-Entwicklung

Entscheidungshilfesysteme

Green Nudges in der KI

Grundlagen der Datenwissenschaft

Strategien zur vorausschauenden Wartung

Forschungsmethoden

Datenvisualisierung

Peer-Review-Verfahren

KI-Ethik

E-Commerce-Optimierung

Akademisches Schreiben

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Moritz von Zahns Forschung konzentriert sich darauf, ethische und angewandte KI voranzutreiben, wobei er den Schwerpunkt auf kausale Schlussfolgerungen, erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) und algorithmische Fairness legt. Er erforscht, wie KI reale Herausforderungen lösen kann, z. B. die Optimierung von E-Commerce-Abläufen, die Entwicklung von vorausschauenden Wartungssystemen und die Milderung von Ungleichheiten in maschinellen Lernmodellen. Seine Zusammenarbeit mit Institutionen wie der ETH Zürich und der Universität Tel Aviv hat zu bahnbrechenden Erkenntnissen über die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI, nutzerzentriertes Systemdesign und die ethischen Implikationen des KI-Einsatzes geführt. Durch von Experten begutachtete Veröffentlichungen und laufende Projekte treibt Moritz Innovationen voran, die technologischen Fortschritt mit gesellschaftlicher Verantwortung in Einklang bringen.

Forschung

Die Kosten der Fairness in der KI: Beweise aus dem E-Commerce M von Zahn, S Feuerriegel, N Kuehl Business & Information Systems Engineering 64, 335-348, 2022

Expl(AI)ned: The impact of explainable artificial intelligence on users' information processing K Bauer, M von Zahn, O Hinz Information Systems Research, forthcoming, 2023

Entwicklung eines Verfahrens zur Merkmalsauswahl auf der Grundlage erklärbarer künstlicher Intelligenz J Zacharias, M von Zahn, J Chen, O Hinz Electronic Markets 32 (4), 2159-2184, 2022

Auf dem Weg zu einem nutzerzentrierten Entscheidungsunterstützungssystem für vorausschauende Wartung in KMU D Kellner, M Lowin, M von Zahn, J Chen INFORMATIK 2021

Disparitäten beim maschinellen Lernen aufspüren M von Zahn, O Hinz, S Feuerriegel arXiv preprint arXiv:2208.06680, 2022

Bitte übernehmen Sie: XAI, Delegation von Autorität und Domänenwissen K Bauer, M von Zahn, O Hinz SAFE Working Paper, 2023

Der intelligente grüne Anstoß: Reduzierung von Produktrückgaben durch angereicherte digitale Fußabdrücke und kausales maschinelles Lernen M von Zahn, K Bauer, C Mihale-Wilson, J Jagow, M Speicher, O Hinz SAFE Working Paper

Organisatorische und redaktionelle Aktivitäten

Reviewing

Gutachter für Konferenzen:

Internationale Konferenz für Informationssysteme (ICIS), Europäische Konferenz für Informationssysteme (ECIS), Wirtschaftsinformatik (WI)

Gutachter für Fachzeitschriften:

Business & Information Systems Engineering (BISE)

Andere

Eingeladene Forschungsgespräche an: Universität zu Köln, Universität Zürich, LMU München, TU Clausthal, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), University of Tel Aviv

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