Prof. Dr. Oliver Kramer
Leiter des Computational Intelligence Labs 
Raum: A5-2-231
E-Mail: oliver.kramer@uol.de
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CV

Oliver Kramer studierte Informatik an der Universität Bielefeld und der TU Dortmund, wo er 2003 seinen Abschluss erwarb. 2008 promovierte er im Bereich Künstliche Intelligenz an der Universität Paderborn in der Arbeitsgruppe Wissensbasierte Systeme von Hans Kleine Büning innerhalb der International Graduate School of Dynamic Intelligent Systems. Nach seiner Forschung als Postdoc in der Computational Intelligence Group von Günter Rudolph an der TU Dortmund sowie in der Algorithms Group von Richard Karp am ICSI Berkeley wurde er 2011 Juniorprofessor für Stochastik und Optimierung am Institut für Strukturmechanik der Bauhaus-Universität Weimar. 2013 habilitierte er sich an der Universität Oldenburg. Seit 2017 ist er Professor für Computational Intelligence an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, wo er sein Fachgebiet in Forschung und Lehre vertritt.

Teaching

Bachelor-Studiengang Informatik
Vorlesung: Introduction to Artificial Intelligence (inf530)
Proseminar: Genetic Algorithms (inf800)

Master-Studiengang Informatik
Vorlesung: Evolution Strategies (inf535)
Vorlesung: Deep Learning (inf536)

Verantwortlich für die Spezialisierung Künstliche Intelligenz im Master-Studiengang Informatik

Books

Ausgewählte Publikationen

2025

• Oliver Kramer, Jill Baumann: Unlocking Structured Thinking in Language Models with Cognitive Prompting. ESANN 2025

2024

• Jill Baumann, Oliver Kramer: LLaMA Tunes CMA-ES. ESANN 2024
• Jill Baumann, Oliver Kramer: Towards Explainable Evolution Strategies with Large Language Models. ESANN 2024
• Jill Baumann, Oliver Kramer: Evolutionary Multi-objective Optimization of Large Language Model Prompts for Balancing Sentiments. EvoApplications@EvoStar 2024: 212-224
• Jill Baumann, Oliver Kramer: Evolutionary Multi-Objective Optimization of Large Language Model Prompts for Balancing Sentiments. CoRR abs/2401.09862 (2024)
• Oliver Kramer: Large Language Models for Tuning Evolution Strategies. CoRR abs/2405.10999 (2024)
• Jill Baumann, Oliver Kramer: Towards Explainable Evolution Strategies with Large Language Models. CoRR abs/2407.08331 (2024)
• Oliver Kramer, Jill Baumann: Unlocking Structured Thinking in Language Models with Cognitive Prompting. CoRR abs/2410.02953 (2024)

2023

• Oliver Kramer: Enhancing Evolution Strategies with Evolution Path Bias. ESANN 2023
• Oliver Kramer, Jill Baumann: Wind Power Prediction with ETSformer. ESANN 2023

2022

• Oliver Kramer: A Fast and Simple Evolution Strategy with Covariance Matrix Estimation. ESANN 2022
• Tim Cofala, Oliver Kramer: An Evolutionary Fragment-Based Approach to Molecular Fingerprint Reconstruction. GECCO 2022: 1156-1163

2021

• Patrick Burke, Jonas Prellberg, Oliver Kramer: Evolutionary Deep Multi-Task Learning. ESANN 2021
• Tim Cofala, Oliver Kramer: Transformers for Molecular Graph Generation. ESANN 2021
• Tim Cofala, Thomas Teusch, Oliver Kramer: Spatial Generation of Molecules with Transformers. IJCNN 2021: 1-7

2020

• Oliver Kramer: Learning Step Size Adaptation in Evolution Strategies. ESANN 2020: 435-440
• Nils Worzyk, Stefan Niewerth, Oliver Kramer: Adversarials-1 in Speech Recognition: Detection and Defence. ESANN 2020: 619-624
• Stefan Oehmcke, Thomas Teusch, Thorben Petersen, Thorsten Klüner, Oliver Kramer:
  Modeling H2O/Rutile-TiO2(110) Potential Energy Surfaces with Deep Networks. IJCNN 2020: 1-7
• Jonas Prellberg, Oliver Kramer: Learned Weight Sharing for Deep Multi-Task Learning by Natural Evolution Strategy and Stochastic Gradient Descent. IJCNN 2020: 1-8
• Lars Elend, Sebastian A. Tideman, Kerstin Lopatta, Oliver Kramer: Earnings Prediction with Deep Learning. KI 2020: 267-274
• Tim Cofala, Lars Elend, Philip Mirbach, Jonas Prellberg, Thomas Teusch, Oliver Kramer: Evolutionary Multi-objective Design of SARS-CoV-2 Protease Inhibitor Candidates. PPSN (2) 2020: 357-371