Holger H. Hoos (* 1969) ist ein deutsch-kanadischer Informatiker und Hochschullehrer, der im Bereich des automatisierten maschinellen Lernens (AutoML) forscht.
Werdegang Holger Hoos studierte Informatik an der Technischen Universität Darmstadt. 1998 wurde er dort mit der Dissertation „Stochastisch-Lokale Suchverfahren – Methoden, Modelle, Anwendungen“Holger H. Hoos: Stochastic Local Search – Methods, Models, Applications (PhD thesis, TU Darmstadt, 1998), University of British Columbia, o. D.; abgerufen am 29. Oktober 2025 promoviert und erhielt im Jahr 1998 den Dissertationspreis der Gesellschaft für Informatik. Von 2000 bis 2016 war er Full-Professor am Department of Computer Science der University of British Columbia in Vancouver (Kanada). 2016 übernahm er eine Professur für Maschinelles Lernen am Leiden Institute of Advanced Computer Science (LIACS) der Universität Leiden in den Niederlanden. Seit Januar 2022 ist er Alexander-von-Humboldt-Professor für Künstliche Intelligenz an der RWTH Aachen.
Hoos ist Mitbegründer der Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe (CLAIRE), die sich für die Förderung der KI-Forschung in Europa einsetzt. 2021 wurde CLAIRE mit dem Deutschen KI-Preis ausgezeichnet. Für seine Beiträge zur Informatik wurde Hoos als Fellow der Association for Computing Machinery (ACM), der Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) und der European Association for Artificial Intelligence (EurAI) anerkannt.
Publikationen (Auswahl) mit M. Baratchi, C. Wang, S. Limmer et al.: Automated machine learning: past, present and future. Springer, 2024, mit Laurens Arp, Peter van Bodegom, Alistair Francis et al.: Training-free thick cloud removal for Sentinel-2 imagery using value propagation interpolation. In: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 216/2024, S. 168–184, mit Hadar Shavit: Revisiting SATZilla Features in 2024. In: Leibniz International Proceedings in Informatics 305/2024, mit Matthias König, A. W. Bosman, J. N. van Rijn: Critically Assessing the State of the Art in Neural Network Verification. In: Journal of Machine Learning Research, 25/1, 2024, S. 617–699, mit Julia Wasala, Suzanne Marselis, Laurens Arp et al.: AutoSR4EO: An AutoML Approach to Super-Resolution for Earth Observation Images. In: Remote Sensing, 16(2), 2024, Das Heckelphon: Ungewöhnliche Einblicke in die Geschichte der Musik. Edition Mundi, 2024, ISBN 978-94-037-3549-8.
Weblinks
Website von Holger Hoos Holger Hoos bei der RWTH Aachen Website Lehrstuhl für Methodik der Künstlichen Intelligenz (Informatik 14) Holger H. Hoos an der University of British Columbia
Interview mit Holger Hoos auf KI.NRW
Einzelnachweise
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