
Jerome Michael Issak
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Jerome Michael Issak
- 7 Monate, Juli 2019 - Jan. 2020
Master Thesis
Airbus Defence and Space GmbH
Topic : Semantic Segmentation and Quality Improvement of Synthetic Aperture Radar(SAR) imagery using Deep Learning - Developed 8 Deep Neural Network (DNN) models for segmentation of surface classes in radar satellite images. - Despeckled SAR images for noise reduction using pre-trained Convolutional Neural Networks. - Achieved an accuracy of 97% on test images and deployed the best performed model in a docker container.
- 6 Monate, Sep. 2018 - Feb. 2019
Intern
ZF Friedrichshafen AG
Topic : Road Surface Pothole Detection using Deep Neural Networks - Designed a deep learning model for detecting road damages using camera images for improving road conditions. - Potholes are detected with 95% accuracy on test images using transfer learning approach. - Optimized the best model using Tensor RT library and deployed in Nvidia Jetson Tx2 with a run-time inference speed of 25 FPS.
Ausbildung von Jerome Michael Issak
- 3 Jahre und 1 Monat, März 2017 - März 2020
Electrical engineering and Information Technology
Technische Hochschule Deggendorf
- 3 Jahre und 9 Monate, Aug. 2012 - Apr. 2016
Electrical and Electronics Engineering
St.Josephs College of Engineering
Sprachen
Deutsch
Gut
Englisch
Fließend
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