Dr. Philip Häusser
Fähigkeiten und Kenntnisse
Werdegang
Berufserfahrung von Philip Häusser
- Bis heute 6 Jahre und 10 Monate, seit Nov. 2018
CTO
Ablacon, Inc.
Wir entwickeln Algorithmen um die Vorgaenge im Herzen zu visualisieren und zu analysieren. Vorhofflimmern ist die haeufigste Herzrhythmusstoerung. Mit unserem Produkt koennen Aerzte in Echtzeit nachvollziehen, was sich im Vorhof eines Patienten abspielt und so schnell, sicher und praezise Entscheidungen treffen. Wir vereinen Know-How aus der Welt der Elektrophysiologie, Kardiologie und Machine Learning um Aerzte bei der Heilung von Vorhofflimmern zu helfen.
- Bis heute 19 Jahre und 8 Monate, seit 2006
Geschäftstührer
BIGTIMES.tv
BIGTIMES.tv - we love to edutain you.
- 1 Jahr und 1 Monat, Nov. 2017 - Nov. 2018
Director of Research and Development
Ablacon, Inc.
At Ablacon, we develop the next generation software for medical diagnoses. Our focus is on Atrial Fibrillation (AF), the most common heart arrhythmia.
Moderator der Wissensreihe "Terra X Lesch & Co"
- 5 Monate, Mai 2017 - Sep. 2017
Software Engineer Intern
Google
Research Software Engineer Intern. Google Machine Intelligence / Machine Learning
- 2 Jahre und 11 Monate, Sep. 2014 - Juli 2017Bayerischer Rundfunk
Moderator "GR!PS Physik" (ARD-alpha)
Alles, was für den Physikunterricht zu gefährlich, zu aufwändig oder einfach zu cool war, das veranstalten wir bei GR!PS Physik! Im Bildungskanal ARD-alpha und auf der Online-Plattform von GR!PS könnt ihr euch fit machen zu vielen Themen rund um Physik. Aktuell produzieren wir viele neue Videos. Sobald diese zu sehen sind, erfahrt ihr es hier: http://www.facebook.com/PH1Ltv
- 7 Monate, Mai 2016 - Nov. 2016
Research Software Engineer Intern
Google
Deep Learning & Computer Vision
- 2 Jahre und 2 Monate, Mai 2013 - Juni 2015
Reporter, Moderator, "YOLO - Das große W"
RTL Television
Moderator des Jugend-Reportage-Magazins "YOLO - Das große W" (samstags, 9:15). "Philip hinter den Kulissen eines kinofilms", "Philip lebt als Veganer" oder "Philip probiert Extremsportarten" - wir wollen, dass die jungen Zuschauer am Samstagmorgen aus dem bett gekickt werden und die Welt erkunden!
"Galileo Highspeed Heroes" - eine unterhaltsame Rubrik, in der ich zusammen mit einem Stuntman Experimente mache und die Physik dahinter erkläre.
- 1 Jahr und 7 Monate, März 2013 - Sep. 2014
Host, Wissensrubrik
Südwestrundfunk SWR, EinsPlus
Moderation einer Wissens-Rubrik in der Sendung "WTF!? - Wissen, testen, forschen" in EinsPlus, einem Digitalkanal der ARD. EinsPlus (ARD digital) ab 22.10.2013, 22.15 Uhr (zweiwöchentlich)
- 3 Jahre und 8 Monate, Mai 2010 - Dez. 2013
Drehbuchautor Planet Wissen
SWR Fernsehen, WDR Fernsehen, Bayerischer Rundfunk
- 5 Jahre, Aug. 2008 - Juli 2013
Moderator, Reporter
Südwestrundfunk (SWR), DASDING
- 1 Jahr und 10 Monate, Sep. 2011 - Juni 2013
Autor
WDR, Quarks & Co
- 1 Jahr, Mai 2012 - Apr. 2013
Moderator der Wissensshow "Braintuning"
ARD, einsplus
Zusammen mit Siham El-Maimouni bringe ich coole und interessante Wissensthemen ins Fernsehen. Zu sehen ab September.
- 3 Monate, Aug. 2011 - Okt. 2011
Redaktion, Hospitant
WDR Fernsehen, Quarks & Co.
- 10 Monate, Jan. 2011 - Okt. 2011
Freier Autor
Bayerischer Rundfunk (BR), on3-radio
- 6 Jahre und 6 Monate, Feb. 2005 - Juli 2011
Mitglied im erw. Landesvorstand
Jugendpresse BW, JPBW
Zuständig für den Jugendpressedienst (www.jugendpressedienst.de)
- 2 Monate, Juli 2010 - Aug. 2010
Redaktion "Natürlich Steffens!" (ZDF), "Einspruch!" (RTL)
I & U TV Produktion GmbH & Co. KG
Praktikum in der Redaktion von I & U Information und Unterhaltung TV Produktion GmbH & Co. KG (produziert u.a. sternTV).
- 2 Monate, Juni 2010 - Juli 2010
Institut für Physik der Atmosphäre
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Praktikum in der Abteilung Wolkenphysik: Programmierung eines Mikrocontrollers zur Messung und Verarbeitung von Daten zur Ladung einer Gewitterwolke
Ausbildung von Philip Häusser
- 4 Jahre und 1 Monat, Okt. 2014 - Okt. 2018
Computer Science (Computer Vision, Machine Learning)
Technische Universität München
computer vision, machine learning, deep learning, artificial neural networks, deep networks, deep convolutional artificial neural networks, scene recognition, image retrieval, scene matching, image matching, semantic recognition, 3d reconstruction, 3d recognition.
- 10 Monate, Sep. 2013 - Juni 2014
Physics
University of California, Santa Cruz
Machine Learning
- 2 Jahre und 10 Monate, Okt. 2010 - Juli 2013
Physik
LMU München
- 8 Monate, Okt. 2009 - Mai 2010
Physik (Fernstudium)
TU Kaiserslautern
Sprachen
Deutsch
Muttersprache
Englisch
Fließend
Französisch
Fließend
Italienisch
Grundlagen
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