Alexander Götz-Mayer

Mit Deep und Machine Learning wurden aufgezeichnete Tischkickerspiele ausgewertet, um Kerninformationen für die digitale Replikation von Partien zu gewinnen. Für die Auswertung der Videodaten kamen flache Netze, tiefe ConvNets/CNNs, Autoencoder und K-Means-Clustering zum Einsatz. Die Ergebnisse wurden mit denen klassischer Bildverarbeitungsmethoden verglichen. Eine GUI wurde für die Visualisierung der Daten umgesetzt (PyQt5).

Programmierung von Auswertungssoftware in Python, CAE für Messprüfstände

Als Werkstudent durfte ich beim Fraunhofer IZM (Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration) in Oberpfaffenhofen spannende und lehrreiche Aufgaben vom Messstandaufbau bis hin zur Unterstützung bei der Fraunhofer Talent School in München übernehmen. Neben dem Aufbau von Verkabelungen und Schaltungssimulationen mit LTSpice habe ich mit SolidWorks konstruiert und Präsentationen mit den Officelösungen von Microsoft erstellt.

Die Beratung der Kunden, der Verkauf der Backwaren und die anfallenden Abrechnungen am Ende des Arbeitstages waren ebenso Bestandteil meiner Beschäftigung wie das Sicherstellen von einwandfreier Sauberkeit an Ware und Theke sowie ordnungsgemäßem Betrieb der Geräte. Vorherige Erfahrungen konnte ich in diesem Feld während meiner Schulzeit sammeln, zu der ich einen Stand bei einer anderen Bäckerei in Ravensburg (BW) betreute.

Nach der Grundausbildung in Mittenwald wurde ich als Gebirgsjäger bei der 4./Gebirgsjägerbataillon 233 eingesetzt.

Datenbanken mechatronischer Systeme - Qualitätsmanagement - Digitalelektronik/FPGA-Programmierung

Gerätetechnik - CAE - Hybridtechnik - Netzwerke