Automatisierte Einsammlung und Darstelung wichtiger Metriken aus Data-Warehouses und automatische Auswertung für IT Security Management.
Big Data Machbarkeitsstudie zur Anwendbarkeit von vorausschauender Wartung ("predictive Maintenance")
Fahrzeugerkennung und Tracking Pipeline erstellt. Das Modell wurde optimiert und mit Hilfe von Videodaten, die mit einer Automobilkamera bei einer Autobahnfahrt aufgenommen wurden, ausgewertet.
Algorithmus zur Erkennung der Fahrbahnmarkierung unter Verwendung von Verzerrungskorrektur, Bildrektifikation, Farbtransformationen und Gradientschwellenwerten erbaut. Identifizierte Spurkrümmung und Fahrzeugspurposition. Algorithmus für Umwelteinflüsse wie Schatten und Fahrbahnveränderungen korrigiert.
Konvolutionelles neuronales Netzwerk für das Fahren in einem Simulator mit TensorFlow und Keras erbaut und trainiert. Optimierungstechniken wie Regularisierung und Dropout verwendet, um das Netzwerk für das Fahren auf unterschiedlichen Tracks zu verallgemeinern.
Tiefes neuronales Netzwerk kreiert und trainiert um Verkehrszeichen mit TensorFlow zu erkennen. Es wurde mit verschiedenen Netzwerkarchitekturen experimentiert. Bildvorverarbeitung und Validierung zum Schutz vor 'Overfitting' durchgeführt
Simulator konstruiert, der historische Börsendaten analysiert, um Börsenkurse bis zu 14 Tage im Voraus vorhersagen kann.
Echtzeitdemonstrator eines Smartcabs konstruiert um die Erreichbarkeit von sowohl Sicherheit als auch Effizienz zu beweisen
'Unbeaufsichtigte' machinelle Lerntechniken zur Bestimmung von Ähnlichkeiten zwischen Kunden eingesetzt. Segmentierung der Kunden in verschiedene Kategorien in einem Großhandel Distributor Umfeld durchgeführt
Data Mining Techniken zur Beurteilung der Qualität der OpenStreetMap Frankfurt / Main Daten hinsichtlich Gültigkeit, Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Einheitlichkeit eingesetzt
Deskriptive Statistiken sowie statistische Tests zur Analyse von Stroop-Effekt-Test-Subjekt-Daten verwendet
Daten des kommunalen Fahrradnutzungsprogramms analysiert, um Trends zu identifizieren
Bilder aus dem CIFAR-10-Dataset mit einem konvolutionellen neuronalen Netzwerk klassifiziert
VBA (Excel / PowerPoint) zur Analyse von 100.000 P.Os und hunderten von Verträgen angewandt. Abteilungsmitglieder zu den wichtigsten Einkaufsverträge interviewed
Ergebnisse:
Ergebnisse:
Ergebnisse:
ältere Projekte gerne auf Anfrage
Zertifizierung
Udacity 10/2016: Machine Learning Engineer
Jupyter; Machine Learning (ML) Foundations; Supervised Learning; Unsupervised Learning; Reinforcement Learning; ML in Investment and Trading;
Udacity 04/2017: Self-Driving Car Engineer (Term 1)
(Deep) Neural Networks; TensorFlow; Convolutional Neural Networks; Traffic Sign Classification; Keras; Transfer Learning; Support Vector Machines; Decisions Trees; Vehicle Detection and tracking; Finding Lane Lines;
Coursera/UCSD 08/2017: Hadoop Platform and Application Framework
Big Data Hadoop Stack: Cloudera VM, Execution Environment, Applications and Services; HDFS: Architecture and Configuration; Performance and Tuning; Access, Commands, APIs and Applications; MapReduce: Introduction, Examples and Principles; Apache Spark: Introduction, RDDs, Transformations, Job Scheduling, Actions, Caching and Shared Variables
Udemy 09/2017: Java Programming Language
Collections; Exceptions; Object-Orientation; Arrays; Loops; Branches; Functions
Udemy 09/2017 (erwartet): Scala and Spark for Big Data and Machine Learning
Scala; Spark 2.0 Ökosystem incl. DataFrames; Spark MLlib for Machine Learning; Spark jobs using Amazon Web Services; Databrick and Zeppelin Notebooks
Udacity 10/2017 (erwartet): Data Analyst
Tableau; R; SQL; Statistics; Datenbereinigung; (Exploratory ) Data Analysis; Data Wrangling/Munging; ML; MongoDB
Zusatzqualifikationen
11/2016 ? 07/2017
Data Analyst , Udacity (expected)
12/2016 ? 04/2017
Self-driving Car Engineer, Udacity (Term 1)
04/2016 ? 10/2016
Machine Learning Engineer, Udacity
03/1998 ? 03/1999
Management Development Circle, Deutsche Telekom AG
04/1997 ? 10/1999
Interne Weiterbildung BWL, Deutsche Telekom AG
Weiterbildung
03/2000
Gießener Unternehmungsführungs-Seminar (Universität Gießen, Institut für Unternehmensplanung)
03/1999 ? 11/1999
International Management Development
(Ecole Supérieure des Sciences Economiques et Commerciales, Frankreich)
Ausbildung
09/1989 ? 11/1993
Doctor of Philosophy (University of Nottingham, UK, Faculty of Chemical Physics)
Andrew Corps Memorial Award;
Doktorarbeit: ?Optical preparation of reagent states in molecular dynamics investigations?
08/1984 ? 08/1989
Physikdiplom (?Drs.?, Radboud University Nijmegen, NL)
Experimentelle Physik (Molekül- und Laserphysik), Note ?Gut?
12/1985 ? 05/1989
Prope Deuse Informatik (Radboud University Nijmegen, NL)
08/1978 ? 06/1984
Gymnasium (?V.W.O.?, Van Lingen College, Arnheim, NL)
Note: ?Sehr Gut?, Jahresbester
English, Niederländisch, Mathematik I+II, Physik, Chemie, Biologie
Kombiniert Management- /Strategie-Beratung mit "Hands-On" Künstlicher Intelligenz / Business Intelligenz
2003 - 2006
Dozent ?Englische Sprache für Naturwissenschaftler? an der FH Bonn-Rhein-Sieg
Automatisierte Einsammlung und Darstelung wichtiger Metriken aus Data-Warehouses und automatische Auswertung für IT Security Management.
Big Data Machbarkeitsstudie zur Anwendbarkeit von vorausschauender Wartung ("predictive Maintenance")
Fahrzeugerkennung und Tracking Pipeline erstellt. Das Modell wurde optimiert und mit Hilfe von Videodaten, die mit einer Automobilkamera bei einer Autobahnfahrt aufgenommen wurden, ausgewertet.
Algorithmus zur Erkennung der Fahrbahnmarkierung unter Verwendung von Verzerrungskorrektur, Bildrektifikation, Farbtransformationen und Gradientschwellenwerten erbaut. Identifizierte Spurkrümmung und Fahrzeugspurposition. Algorithmus für Umwelteinflüsse wie Schatten und Fahrbahnveränderungen korrigiert.
Konvolutionelles neuronales Netzwerk für das Fahren in einem Simulator mit TensorFlow und Keras erbaut und trainiert. Optimierungstechniken wie Regularisierung und Dropout verwendet, um das Netzwerk für das Fahren auf unterschiedlichen Tracks zu verallgemeinern.
Tiefes neuronales Netzwerk kreiert und trainiert um Verkehrszeichen mit TensorFlow zu erkennen. Es wurde mit verschiedenen Netzwerkarchitekturen experimentiert. Bildvorverarbeitung und Validierung zum Schutz vor 'Overfitting' durchgeführt
Simulator konstruiert, der historische Börsendaten analysiert, um Börsenkurse bis zu 14 Tage im Voraus vorhersagen kann.
Echtzeitdemonstrator eines Smartcabs konstruiert um die Erreichbarkeit von sowohl Sicherheit als auch Effizienz zu beweisen
'Unbeaufsichtigte' machinelle Lerntechniken zur Bestimmung von Ähnlichkeiten zwischen Kunden eingesetzt. Segmentierung der Kunden in verschiedene Kategorien in einem Großhandel Distributor Umfeld durchgeführt
Data Mining Techniken zur Beurteilung der Qualität der OpenStreetMap Frankfurt / Main Daten hinsichtlich Gültigkeit, Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Einheitlichkeit eingesetzt
Deskriptive Statistiken sowie statistische Tests zur Analyse von Stroop-Effekt-Test-Subjekt-Daten verwendet
Daten des kommunalen Fahrradnutzungsprogramms analysiert, um Trends zu identifizieren
Bilder aus dem CIFAR-10-Dataset mit einem konvolutionellen neuronalen Netzwerk klassifiziert
VBA (Excel / PowerPoint) zur Analyse von 100.000 P.Os und hunderten von Verträgen angewandt. Abteilungsmitglieder zu den wichtigsten Einkaufsverträge interviewed
Ergebnisse:
Ergebnisse:
Ergebnisse:
ältere Projekte gerne auf Anfrage
Zertifizierung
Udacity 10/2016: Machine Learning Engineer
Jupyter; Machine Learning (ML) Foundations; Supervised Learning; Unsupervised Learning; Reinforcement Learning; ML in Investment and Trading;
Udacity 04/2017: Self-Driving Car Engineer (Term 1)
(Deep) Neural Networks; TensorFlow; Convolutional Neural Networks; Traffic Sign Classification; Keras; Transfer Learning; Support Vector Machines; Decisions Trees; Vehicle Detection and tracking; Finding Lane Lines;
Coursera/UCSD 08/2017: Hadoop Platform and Application Framework
Big Data Hadoop Stack: Cloudera VM, Execution Environment, Applications and Services; HDFS: Architecture and Configuration; Performance and Tuning; Access, Commands, APIs and Applications; MapReduce: Introduction, Examples and Principles; Apache Spark: Introduction, RDDs, Transformations, Job Scheduling, Actions, Caching and Shared Variables
Udemy 09/2017: Java Programming Language
Collections; Exceptions; Object-Orientation; Arrays; Loops; Branches; Functions
Udemy 09/2017 (erwartet): Scala and Spark for Big Data and Machine Learning
Scala; Spark 2.0 Ökosystem incl. DataFrames; Spark MLlib for Machine Learning; Spark jobs using Amazon Web Services; Databrick and Zeppelin Notebooks
Udacity 10/2017 (erwartet): Data Analyst
Tableau; R; SQL; Statistics; Datenbereinigung; (Exploratory ) Data Analysis; Data Wrangling/Munging; ML; MongoDB
Zusatzqualifikationen
11/2016 ? 07/2017
Data Analyst , Udacity (expected)
12/2016 ? 04/2017
Self-driving Car Engineer, Udacity (Term 1)
04/2016 ? 10/2016
Machine Learning Engineer, Udacity
03/1998 ? 03/1999
Management Development Circle, Deutsche Telekom AG
04/1997 ? 10/1999
Interne Weiterbildung BWL, Deutsche Telekom AG
Weiterbildung
03/2000
Gießener Unternehmungsführungs-Seminar (Universität Gießen, Institut für Unternehmensplanung)
03/1999 ? 11/1999
International Management Development
(Ecole Supérieure des Sciences Economiques et Commerciales, Frankreich)
Ausbildung
09/1989 ? 11/1993
Doctor of Philosophy (University of Nottingham, UK, Faculty of Chemical Physics)
Andrew Corps Memorial Award;
Doktorarbeit: ?Optical preparation of reagent states in molecular dynamics investigations?
08/1984 ? 08/1989
Physikdiplom (?Drs.?, Radboud University Nijmegen, NL)
Experimentelle Physik (Molekül- und Laserphysik), Note ?Gut?
12/1985 ? 05/1989
Prope Deuse Informatik (Radboud University Nijmegen, NL)
08/1978 ? 06/1984
Gymnasium (?V.W.O.?, Van Lingen College, Arnheim, NL)
Note: ?Sehr Gut?, Jahresbester
English, Niederländisch, Mathematik I+II, Physik, Chemie, Biologie
Kombiniert Management- /Strategie-Beratung mit "Hands-On" Künstlicher Intelligenz / Business Intelligenz
2003 - 2006
Dozent ?Englische Sprache für Naturwissenschaftler? an der FH Bonn-Rhein-Sieg