Julien Marteen Akay

Rollte steht im Zusammenhang mit bevorstehender Promotion (voraussichtlich) im Bereich autonomer KI.

• 2nd job, since I use my "free time" to learn from research anyway. - I have not renewed my contract because I am continuing the project as my academic term paper and I would find it unfair to be paid additionally to it • Denoising and reconstruction of super-resolution structured illumination microscopy images using - Joint Embedding Predictive Architectures (JEPA) - SoTA GANs (ESRGAN, SRGAN, CycleGAN, pix2pix, WassersteinGAN) • Distributed training on a data analytics cluster

Erkennung von Nähprozessen in einem fortlaufenden Stream von Daten (Vibration und Audio), welche mit Rauschen (inkl. Rauschen ähnlicher Prozesse von anderen Arbeitsplätzen) versehen waren. Die Pipeline bestand aus diversen Feature-Engineering-Techniken und klassischen ML-Modellen, wobei die benötigten Daten ebenfalls selbst generiert wurden. Das Resultat war ein System, welches ausgeführte Prozesse erfolgreich und unabhängig von Rauschen (z.B. Störgeräusche anderer Maschinen) in Echtzeit zählen konnte.

Projekt über 2 Jahre: Assistenz bei der Wundversorgung mittels KI zur Wundanalyse, -einschätzung und -versorgung ----------------------- dazu folgende Links: https://www.hsbi.de/presse/pressemitteilungen/fh-student-des-forschungsmaster-data-science-entwickelt-ki-fuer-die-wundversorgung https://www.fh-bielefeld.de/medienportal/video/Projektvorschlag-quotWundversorgungquot-fuer-den-Forschungsmaster-Data-Science/bc87c43bf582e13ae244b989c18b8b5a

Titel der Bachelorarbeit: Feature Learning von Tonsignalen mit Convolutional Neural Networks Zusammenfassung: Erlernen von musikbasierten Features aus rohen Tonsignalen des (hierfür) größten Datensatzes, mithilfe von verschiedenen State-of-the-Art CNN-Architekturen, zur anschließenden Nutzung, gemäß des Transfer-Learning, in Pipelines, welche es ermöglichten erfolgreiche Anomalie-Erkennung (OCSVM) und binäre Klassifikation (SVM) von rohen Tonsignalen aus der Industrie zu betreiben.