Những bộ óc
đằng sau khoa học

Martin Spindler là Giáo sư Khoa học Dữ liệu, Thống kê & Kinh tế lượng tại Đại học Hamburg và là người sáng lập Economic AI™. Chuyên về lý thuyết và ứng dụng của Machine Learning và AI — đặc biệt là Causal Machine Learning — ông có bằng cấp từ Đại học Regensburg và Đại học Munich, nơi ông cũng lấy bằng tiến sĩ. Là học giả khách mời thường xuyên tại MIT, Martin thành lập Economic AI™ để giúp các doanh nghiệp tận dụng các giải pháp tiên tiến nhất để có lợi thế cạnh tranh.

Sven Klaassen là Trưởng phòng Phát triển Phần mềm tại Economic AI™. Ông có bằng Thạc sĩ Toán học Kinh doanh và Tiến sĩ Kinh tế từ Đại học Hamburg. Năm 2022, Sven là học giả khách mời tại MIT và đã tích cực nghiên cứu về sự kết hợp giữa Machine Learning và Suy luận nhân quả. Hiện tại, ông đang duy trì và mở rộng gói mã nguồn mở DoubleML.

Philipp Bach là Trưởng phòng Đào tạo & Giáo dục Điều hành và đam mê giảng dạy các chủ đề cơ bản và nâng cao về Causal ML. Ông hiện giữ vị trí nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Đại học Hamburg. Nghiên cứu của ông tập trung vào việc triển khai và ứng dụng các phương pháp tiên tiến của Causal ML.

Jan Rabenseifner là Nhà khoa học Dữ liệu tại Economic AI™. Ông hiện đang theo đuổi bằng Tiến sĩ Thống kê tại Đại học Hamburg. Các lĩnh vực nghiên cứu của ông bao gồm Suy luận nhân quả, Đánh giá dự báo trong môi trường đa chiều, Deep Learning và Machine Learning.

Lucas Moreira Gomes là Nhà khoa học Dữ liệu tại Economic AI™. Công việc của ông tập trung chủ yếu vào Mạng Neural Đồ thị (GNNs), Phát hiện Thông đồng và Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). Ông tập trung vào việc tận dụng deep learning hình học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để giải quyết các thách thức cấu trúc và hành vi phức tạp trong môi trường dữ liệu hiện đại.