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Sepehr Mahmoudian

Koenigs Wusterhausen, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Git
tensorflow
python
CI

Werdegang

Berufserfahrung von Sepehr Mahmoudian

  • Bis heute 1 Jahr, seit Juli 2024

    Senior AI developer

    Stealth

    Stealth AI startup.

  • 3 Jahre und 1 Monat, Juli 2021 - Juli 2024

    Scientific Software Developer (Neural Networks and Language)

    Freie Universität Berlin

    Responsibilities:• Working with a team with a team of linguistic experts to do basic research on human language and cognition with a highly advanced multi-area model of the brain called MatCo12.• Software engineering to scale up models, optimization to increase performance, unit testing, CI/CL in C/C++ and Python.• Large-scale simulations of recurrent and hierarchical neural networks on parallelized and distributed architectures with OpenMP and MPI.• Statistical analysis of data using machine learning techn

  • 2 Jahre und 1 Monat, Juli 2019 - Juli 2021

    Scientific Researcher (Neural Networks and Information Theory)

    The University of Göttingen

    Responsibilities:• Creating functional brain-inspired deep hierarchical neural networks In the Wibral lab Göttingen.• Using the new mathematics of partial information decomposition to create novel context-aware neurons in C/C++ with unique objective functions specified in extended information theoretic terms.• Optimizing and running large-scale simulations of neural networks in parallel and distributed modes.• Analysis of simulation results in Python with information theory and machine learning techniques.•

  • 2 Jahre und 2 Monate, Jan. 2019 - Feb. 2021

    Scientific Researcher

    University of Göttingen

  • 3 Jahre, Jan. 2017 - Dez. 2019

    Guest Scientist

    Max Planck Institute for Dynamics and Self-Organization
  • 2 Jahre und 1 Monat, Jan. 2015 - Jan. 2017

    Scientific Researcher

    Jülich Research Center

  • 3 Jahre, Jan. 2010 - Dez. 2012

    Software Developer

    Centre for Content Creation

Ausbildung von Sepehr Mahmoudian

  • 2021 - 2025

    Natural Sciences (Neural Networks) - Defense pending

    Technische Universität Darmstadt

    Functional novel partial information cognitive architectures comprised of large-scale deep hierarchical neural networks informed and constrained by experimental neuroanatomical and neurophysiological data. Using statistical machine learning and artificial intelligence techniques to analyze the outp

  • 2012 - 2014

    Master's by Research in Neuroscience

    University College London

  • 2009 - 2012

    BSc (hons) in Computer Science

    Anglia Ruskin University, Cambridge

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