Professorinnen und Professoren
Technische Universität München

Prof. Dr. Stefan Bauer

Professur

Algorithmisches Maschinelles Lernen & Erklärbare KI

School

TUM School of Computation, Information and Technology

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Wissenschaftliche Laufbahn und Forschungsgebiete

Unser Team entwickelt Methoden, die es Modellen ermöglichen, interne Hypothesen zu verfeinern, ihre Berechnung an aktuelle Aufgaben anzupassen und mit diskreten, strukturierten Repräsentationen zu arbeiten. Dadurch wird die Bildung von Abstraktionen, adaptive Inferenzen und mehrstufige Entscheidungsprozesse unterstützt. Ziel unserer Forschung ist es, KI-Systeme zu entwickeln, die komplexe Schlussfolgerungen mit höherer Flexibilität und Präzision bewältigen und so zu einem besseren Verständnis der grundlegenden Prinzipien von Intelligenz beitragen.

Stefan Bauer war vor seiner Berufung an die TUM Assistant Professor an der KTH Stockholm und Forschungsgruppenleiter am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen und Gastforscher bei MILA, GSK und Microsoft Research. Er promovierte in Informatik an der ETH Zürich. Seit 2025 ist er CIFAR LMB Fellow und Mit-Koordinator der Helmholtz Foundation Model Initiative, einer zentralen nationalen Förderlinie zur Entwicklung großskaliger KI-Modelle.

    Wichtigste Auszeichnungen

    • CIFAR Fellowship in Learning in Machines and Brains Program (2025)
    • Best paper International Conference for Machine Learning (ICML) (2019)
    • ETH medal for outstanding doctoral thesis (2018)

    Schlüsselpublikationen (alle Publikationen)

    V. Pauline, T. Höppe, K. Neklyudov, A. Tong, S. Bauer, A. Dittadi 2025. Foundations of Diffusion Models in General State Spaces: A Self-Contained Introduction.

    Abstract

    O. Ahmed*, F. Träuble*, A. Goyal, A. Neitz, M. Wuthrich, Y. Bengio, B. Schölkopf, S. Bauer, 2020. CausalWorld: A Robotic Manipulation Benchmark for Causal Structure and Transfer Learning, International Conference on Learning Representations (ICLR).

    Abstract

    F. Kapl*, E. Angelis*, T. Höppe*, K. Maile٭, J. von Oswald٭, N. Scherrer٭, S. Bauer٭. Do Depth-Grown Models Overcome The Curse Of Depth? An In-Depth Analysis arxiv 2025.

    Abstract

    P. Tigas, Y. Annadani, A. Jesson, B. Schölkopf, Y. Gal and S. Bauer. "Interventions, Where and How? Experimental Design for Causal Models at Scale“. Neural Information Processing Systems (NeurIPS) (2022).

    Abstract

    Bei Änderungs- oder Aktualisierungswünschen wenden Sie sich bitte an Franz Langer.