Christian Linder

Maschinelles Lernen, synthetische Datenerzeugung und Deep Learning

- Konzeptionierung und Umsetzung von Anwendungen zum Einsatz maschineller Lernverfahren in der Produktion - Recherche, Analyse und Adaption neuartiger Verfahren im Bereich von Deep-Learning und Multi-Agent-Reinforcement-Learning - Entwicklung und Implementierung von Verfahren zur Lösung komplexer Optimierungsprobleme, sowohl mittels numerischer Methoden als auch Reinforcement-Learning - Aufbereitung und Bewertung von wissenschaftlichen Ergebnissen sowie Erstellung von ansprechenden Veröffentlichungen

- Erarbeitung von Cloud-Computing und Methoden der vernetzten Produktion - Konzeption und Aufbereitung einer Schulung zum Thema Data-Mining - Entwicklung eines Verfahrens zur Energiebedarfsprognose mithilfe von Data-Mining-Methoden

- Wissensaneignung in verschiedenen Bereichen und Algorithmen der Bildverarbeitung - Erstellen von Tools zur Bestimmung von Kameraposen durch Abgleich von 3D-Objekten und zugehörigen Bildsequenzen - Entwicklung eines Tools zur Verarbeitung und Visualisierung von Metadaten verschiedener proprietärer Bildformate

Forschungsmaster mit den Schwerpunkten Maschinelles Lernen, Deep-Learning und Reinforcement-Learning

Angewandtes Mathematikstudium mit den Schwerpunkten Data-Mining, Statistik und Softwareentwicklung