Prof. Dr. Dominik Mueller

Professor für Software Engineering und künstliche Intelligenz
 
Als promovierter Mathematiker war ich vor meiner Berufung über zehn Jahre in der industriellen Forschung und Entwicklung tätig – mit Schwerpunkt auf Computer Vision, Deep Learning und KI-basierten Wahrnehmungssystemen für das automatisierte Fahren, zuletzt in leitender Funktion bei Bosch. Weitere Informationen zu meinem beruflichen Werdegang finden Sie auf meinem LinkedIn-Profil.

Meine Forschungsinteressen liegen an der Schnittstelle von Software Engineering und Künstlicher Intelligenz. Mich beschäftigt, wie große Sprachmodelle und KI-Agenten die Entwicklung von Software verändern, beispielsweise indem sie beim Programmieren, Testen und Überprüfen von Software unterstützen oder einzelne Aufgaben selbstständig übernehmen. Zugleich untersuche ich, wie KI-Systeme zuverlässig entwickelt, geprüft und abgesichert werden können. Dabei interessieren mich besonders der Umgang mit Unsicherheit sowie die Frage, wie sich Entscheidungen und Verhalten solcher Systeme nachvollziehbar und überprüfbar gestalten lassen.

Besonders interessiert mich, wie agentenbasierte KI-Systeme eigenständig handeln und mit anderen Systemen zusammenarbeiten können. Entscheidend ist für mich, dass sie auch in unerwarteten Situationen, bei Störungen oder beim Ausfall einzelner Komponenten verlässlich und kontrollierbar bleiben. Dazu gehört, menschliche Kontrolle gezielt vorzusehen und KI so zu gestalten, dass ihre Grenzen erkennbar und ihre Ergebnisse prüfbar sind. Dabei ist mir wichtig, Fragestellungen aus der Praxis aufzugreifen und mögliche Wege in die Anwendung mitzudenken.

Vom manuellen Programmieren über KI-gestützte Entwicklung und die Entwicklung eigener KI-Modelle bis zu autonomen, agentischen Systemen.

Software Engineering

BSc, 3.–4. Semester — „The Vocabulary“

Grundlagen des Software Engineering · Entwurfsmuster und Softwarearchitektur · Testing, Versionskontrolle und Continuous Integration · Vorgehensmodelle und Anforderungsanalyse

AI-supported Software Development

BSc, 4.–6. Semester — „The Revolution“

KI produktiv einsetzen und fundiert verstehen · Funktionsweise großer Sprachmodelle · professionelle KI-gestützte Entwicklungsworkflows · Risiken, Sicherheit und strategischer Einsatz

Artificial Intelligence

MSc, 1.–2. Semester — „The Deep Dive“

Transformer-Architekturen im Detail · eigene Modelle trainieren und feinabstimmen · LoRA, RLHF und Evaluationsmethoden · KI-Engineering auf Forschungsniveau

Agentic AI

MSc, 2.–3. Semester — „The Frontier“

autonome Agenten mit modernen Frameworks entwickeln · Multi-Agenten-Systeme über MCP-Schnittstellen orchestrieren · Systeme absichern, verifizieren und nach Fehlern wiederherstellen · Agenten mit pass@k und zeitbasierten Evaluationsverfahren bewerten