Eric Humann

erstellte und annotierte eigenen Datensatz aus 268 Zeitungsseiten (556 Anzeigen) für ein ML-basiertes Erkennungsmodell trainierte und evaluierte ein YOLOv8-CNN mit hoher Erkennungsleistung (mAP@0.5 = 0.796)

pflegte E-Learning-Programm (ILIAS), C³RDM-Website (TYPO3) und internes Dokumentations-Wiki unterstützte bei der Gestaltung von Illustrationen/Visualisierungen für E-Learning und Schulungskurse

erarbeitete und präsentierte Kernkonzepte der Tensorzerlegung im Rahmen eines 4-köpfigen Teams führte umfassende Analyse der MaxViT-Architektur mit Fokus auf Design, Ergebnisse und Einschränkungen durch

aufbereitete und bereinigte echte Ride-Hailing-Daten aus Chicago (Fahrten-, Zensus- und Wetterdaten) für nachfolgende ML-Modelle visualisierte räumliche Trinkgeldmuster und identifizierte die drei wichtigsten Drop-off-Standorte mit hoher Tippwahrscheinlichkeit

etablierte Markenbekanntheit auf vorher unentdecktem russischem Markt mithilfe von unabhängiger Graswurzelkampagne steigerte um 500% die Bewerber- und Teilnehmerzahlen aus früher unterrepräsentierten russischsprachigen Ländern

entwickelte eine Struktur für neue Webseite von International Students Association Cologne mithilfe von UX/UI-Ansätzen integrierte neue Struktur auf der Webseite mithilfe von CMS auf Typo3 mit kleinen Features aus HTML und CSS

führte eine Graswurzel–Wahlkampagne für eine unbekannte Partei, die 5% der Sitze im Studierendenparlament sicherte transformierte die Marke und überzeugte ca. 100 neue Unterstützer, was die Wahlteilnahme im zweiten Jahr ermöglichte

Notenschnitt: 2,5 Bachelorarbeit: “Machine Learning for Aesthetic Analysis of Document Layout” (Note: 1,3) Kurse: Machine Learning, Softwaretechnik, Informationssicherheit, Visualisierung, Database Systems

Kurse: Lineare Algebra, Analysis, Programmierung, Statistik

Kurse: Marketing, Investition und Finanzierung, Accounting, Supply Chain Management, Unternehmens- und Wirtschaftsethik