Cem Özcan

Deep Learning-basierte Optimierung von Robotertrajektorien: - Implementierung von Trajektoriengeneratoren zum Sammeln von Trainingsdaten. - Entwurf und Implementierung von neuronalen Netzen zur Vorhersage von Regelungsfehlern. - Erhöhung der Genauigkeit von Robotermanipulatoren unter Einwirkung von externen Kräften - Konfiguration von Robotern mit ROS und MoveIt.

Erweiterung und Optimierung eines Meta-Learning Ansatzes zur Schätzung der Feature Importance in Klassifikationsproblemen: - Entwurf und Implementierung von Machine-Learning- und Feature-Selection-Algorithmen - Grob- und feingranulare Parallelisierung der Meta-Learning Pipeline - Arbeit mit Python, Scikit-Learn und Python Multiprocessing - Erweiterung der Softwaredokumentation

Monitoring und Analyse von Serverdaten: - Deskriptive und prädiktive Zeitreihenanalyse - Arbeit mit Python, Docker und Prometheus - Erstellen technischer Dokumente - Sentiment-Analyse und Web-Scraping - Softwareentwicklung im Team

Tutorentätigkeit in den Modulen "Algorithmen I" (Sommersemester 19 & Sommersemester 20) und "Praxis der Softwareentwicklung" (Sommersemester 18 & Wintersemester 18/19)

Künstliche Intelligenz, Robotik und Automaiton

Künstliche Intelligenz, Robotik und Automation