Universität Bamberg
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Fakultät Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik

Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbes. Energieeffiziente Systeme

  1.  Otto-Friedrich-Universität Bamberg
  2. Fakultäten
  3. Wirtschaftsinformatik und Angewandte Informatik
  4. Fächer
  5. Wirtschaftsinformatik
  6. Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insbes. Energieeffiziente Systeme
  7. Team
  8. Felix Haag, M.Sc.

Felix Haag

Raum: WE5/02.053

Telefon: +49 951 863 1996

E-Mail: felix.haag(at)uni-bamberg.de

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Werdegang

  • Seit 2021: Doktorand am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. Energieeffiziente Systeme an der Universität Bamberg
  • Seit 2020: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik, insb. Energieeffiziente Systeme an der Universität Bamberg
  • 2018 - 2021: Masterstudium Wirtschaftsinformatik an der Universität Bamberg – Abschluss mit Auszeichnung
  • 2017: Auslandspraktikum bei Mercedes-Benz Malaysia in Kuala Lumpur
  • 2015 - 2018: Bachelorstudium Wirtschaftsinformatik an der Dualen Hochschule Baden-Württemberg in Kooperation mit der Mercedes-Benz Tech Innovation

Forschungsinteressen

  • Explainable AI
  • Learning Analytics
  • Informationssysteme und Anwendungen der Energieinformatik

Veröffentlichungen

Günther, S. A., Haag, F., Hopf, K., Handschuh, P., Klose, M., Staake, T. (2023): A feedback component that leverages counterfactual explanations for smart learning support. Digitale Kulturen der Lehre entwickeln – Rahmenbedingungen, Konzepte und Werkzeuge (Springer VS Reihe: Perspektiven der Hochschuldidaktik) (forthcoming)

Giacomazzi, E., Haag, F., Hopf, K. (2023): Short-term Electricity Load Forecasting using the Temporal Fusion Transformer: Effect of Grid Hierarchies and Data Sources. International Conference on Future Energy Systems (ACM e-Energy) 2023, Orlando, Florida, USA (forthcoming)

Haag, F., Hopf, K., Menelau Vasconcelos, P., Staake, T. (2022): Augmented Cross-Selling Through Explainable AI – A Case From Energy Retailing. European Conference on Information Systems (ECIS) 2022, Timișoara, Romania [link]

Wastensteiner, J., Weiss, T., Haag, F., Hopf, K. (2021): Explainable AI for Tailored Electricity Consumption Feedback – An Experimental Evaluation of Visualizations. European Conference on Information Systems (ECIS) 2021, Marrakech, Morocco [link]

Vorträge und Workshops

Haag, F. (2022): Explainable Machine Learning to Augment Human Decision-Making. Doctoral Consortium during the 30th European Conference on Information Systems (ECIS), Timișoara, Romania, 19.06.2022

Hopf, K., Haag, F. (2020): Explainable AI for Enhanced Human-AI Interaction. Pre-ICIS Practice Development Workshop “AI Beyond the Hype”, Online, 13.12.2020