• Das junge Unternehmen aus Kassel hat den sogenannten Smart Shopper entwickelt. 
• Es handelt sich um einen Einkaufswagen mit eingebauten Monitor und einer patentierten Technik um den Inhalt des Einkaufwagens zu wiegen. 
• Der Kunde kann seine Produkte direkt am Smart Shopper scannen und später auch an der Kasse schnell und unkompliziert bezahlen. 
• Durch diese innovative Idee sollen die Märkte kundenorientierter und zukunftsfähiger gestaltet werden. 
• Außerdem soll der Diebstahl von Produkten nahezu komplett verhindert werden. 
• Aktuell werden diese Smart Shopper in einigen Märkten wie Edeka, Netto oder Penny deutschlandweit eingesetzt. 

• Das junge Unternehmen aus Kassel hat den sogenannten Smart Shopper entwickelt. 
• Es handelt sich um einen Einkaufswagen mit eingebauten Monitor und einer patentierten Technik um den Inhalt des Einkaufwagens zu wiegen. 
• Der Kunde kann seine Produkte direkt am Smart Shopper scannen und später auch an der Kasse schnell und unkompliziert bezahlen. 
• Durch diese innovative Idee sollen die Märkte kundenorientierter und zukunftsfähiger gestaltet werden. 
• Außerdem soll der Diebstahl von Produkten nahezu komplett verhindert werden. 
• Aktuell werden diese Smart Shopper in einigen Märkten wie Edeka, Netto oder Penny deutschlandweit eingesetzt.  

• Das junge Unternehmen aus Kassel hat den sogenannten Smart Shopper entwickelt. 
• Es handelt sich um einen Einkaufswagen mit eingebauten Monitor und einer patentierten Technik um den Inhalt des Einkaufwagens zu wiegen. 
• Der Kunde kann seine Produkte direkt am Smart Shopper scannen und später auch an der Kasse schnell und unkompliziert bezahlen. 
• Durch diese innovative Idee sollen die Märkte kundenorientierter und zukunftsfähiger gestaltet werden. 
• Außerdem soll der Diebstahl von Produkten nahezu komplett verhindert werden. 
• Aktuell werden diese Smart Shopper in einigen Märkten wie Edeka, Netto oder Penny deutschlandweit eingesetzt. 

• Das junge Unternehmen aus Kassel hat den sogenannten Smart Shopper entwickelt. 
• Es handelt sich um einen Einkaufswagen mit eingebauten Monitor und einer patentierten Technik um den Inhalt des Einkaufwagens zu wiegen. 
• Der Kunde kann seine Produkte direkt am Smart Shopper scannen und später auch an der Kasse schnell und unkompliziert bezahlen. 
• Durch diese innovative Idee sollen die Märkte kundenorientierter und zukunftsfähiger gestaltet werden. 
• Außerdem soll der Diebstahl von Produkten nahezu komplett verhindert werden. 
• Aktuell werden diese Smart Shopper in einigen Märkten wie Edeka, Netto oder Penny deutschlandweit eingesetzt. 

Aufgrund der verbesserten Rechenleistung hat sich Deep Learning als Teilgebiet des Maschinellen Lernens in den letzten Jahren zu einem einflussreichen Wissenschaftsbereich der Künstlichen Intelligenz entwickelt. Während die meisten Fortschritte aus dem Bereich der diskriminativen Modellierung stammen, sind viele der neuartigen Fortschritte in den letzten fünf Jahren aus Anwendungen von Deep Learning auf generative Modellierungsaufgaben entstanden. Durch die Kombination von generativen Modellen und tiefen neuronalen Netzen ist eine neue Familie von Methoden entstanden, die Deep Generative Models genannt werden. Ein Deep Generative Model versucht, die Datenverteilung eines gegebenen Datensatzes zu lernen, um gefälschte Datenmuster zu erzeugen, die den Datenmustern des ursprünglichen Datensatzes ähneln. Eines der populärsten Deep Generative Models sind die sogenannten Generative Adversarial Networks. Insbesondere bei der Bilderzeugung versprechen Generative Adversarial Networks gute Ergebnisse und übertreffen andere Deep Generative Models wie Variational Autoencoder oder PixelCNN. Generative Adversarial Networks verdanken diese Leistung der neuartigen Architektur, bei der zwei Deep Neural Networks, der Generator und der Diskriminator, gegeneinander trainiert werden. Während der Generator versucht, den Diskriminator mit realistischen fake Bildern zu täuschen, versucht der Diskriminator, diese zu entlarven. Diese Interaktion zwingt den Generator, die Datenverteilung des Datensatzes so genau wie möglich zu lernen. Ein Stand der Technik bei der hyperrealistischen Bilderzeugung ist StyleGAN 2. Die Bilderzeugung mit StyleGAN 2 ist jedoch bedingungslos, d.h. die Klassenlabels der generierten Datenmuster sind zufällig. In diesem Projekt wurde ein Conditional StyleGAN 2 verwendet, bei dem das Klassenlabel als Bedingung in den StyleGAN 2-Generator eingespeist wurde, um die Bilderzeugung zu beeinflussen. Auf dieser Grundlage wurde ein Conditional StyleGAN 2 mit einem Shopping Cart Dataset, einem begrenzten Datensatz aus der realen Welt, trainiert. Dadurch können hyperrealistische fake Bilder von vollen oder leeren Einkaufswagen mit 512 x 512 Pixeln generiert werden.

Aufgaben:

• Paper-Recherche im Bereich der Generativen Modelle

• Vorverarbeitung des Datensatzes

• Erweiterung des NVIDIA/StyleGAN 2

• Trainieren von Modellen

• Validierung der Modell-Güte

Annotly.com ist ein internationaler B2B-Marktplatz für Annotationsdienste. 

Konzeption und Entwicklung eines Marktplatzes basierend auf einer Microservice Architektur, Entwicklung des Frontends und des Backends, UX/UI Design, DevOpsEngineering, Testing

• Die Mitentwicklung der ML Services von Vencortex.io.
• Verantwortung für die Konzeption und Entwicklung der Microservice Infrastruktur
• Mitimplementierung von Machine Learning Algorithmen
• Deployment von Machine Learning Modellen
• DevOps-Engineering
• Testing

• Mitentwurf der Architektur
• Entwicklung des Frontends und des Backends
• DevOps-Engineering
• UX/UI Design
• Testing

• Aufbau der Self-Service Infrastruktur basierend auf Docker, Setups (Matomo, Gitea, Gerrit, Nextcloud, Bookstack, usw.)
• Einrichtung von Linux Servern
• LDAP Einrichtung
• Einrichtung von mehreren Docker-Swarms
• Einrichtung von mehreren Kubernetes Clustern
• Einrichtung der Test- und Produktionsumgebung für die verschiedenen Produkte
• DevOps-Engineering 

• Startup Rating Portal ist eine Plattform, welches den Entscheidungsprozess durch die Kombination von menschlicher Intuition und KI für Investoren und Startup Founder erleichtern. 
• Entwurf der Architektur/API
• Entwicklung des Frontends und des Backends
• UX/UI Design
• DevOps-Engineering
• Testing

• Pflege und Anpassung des CRMs an die internen Geschäftsprozesse
• DevOps-Engineering
• Testing

Die Entwicklung einer Webanwendung für das Ingenieurbüro Meyer-ING. Die Anwendung soll die Erstellung von Gutachten für Immobilen digitalisieren. Im Weiteren sollen aus den aufgenommenen Daten Kennzahlen wie Restwert, Versicherungswert oder Schadenswert des Gebäudes automatisch ermittelt werden.

• Requirements Engineering
• Entwicklung des Frontends und des Backends
• DevOps-Engineering
• UX/UI Design
• Testing

Gridware ist ein Komplettsystem für die Bereitstellung einer Nutzungs- und Abrechnungsplattform. Als erweiterbare Software bietet es die Voraussetzung für die effiziente Vernetzung von Energie-, Mobilitäts- und Sharing Infrastrukturen. 

• Weiterentwicklung des Backends, Testing

Die Entwicklung einer Webanwendung für das Unternehmen GASCADE Gastransport GmbH. Die Anwendung sollte eine Reihe von spezifischen Kennzahlen von Gas-Pumpmaschinen regelmäßig aufnehmen, vorverarbeiten und visualisieren. 

• Requirements Engineering
• Entwicklung des Frontends und des Backends
• DevOps-Engineering
• UX/UI Design
• Testing

Eine mobile App für die Wartung der Wechselrichter, Fotovoltaik- & Solartechnik der Firma SMA Solar Technology AG aus Kassel. Die App ist für die Plattformen iOS und Android.

• Requirements Engineering
• Entwurf der kompletten Architektur
• Entwicklung der Applikation und des Backends
• UX/UI Design
• Testing 

Die Weiterentwicklung des 360° Feedback Webanwendung namens InTurn. Das 360° Feedback ist eine Methode zur Einschätzung der Kompetenzen und Leistungen von Fach- und Führungskräften aus unterschiedlichen Perspektiven, wie zum Beispiel aus dem Blickwinkel der Mitarbeiter, der Vorgesetzten, der Kollegen, Teammitglieder oder Kunden. Erkenntnisse über die Wirkung des 360° Feedbacks auf Verhaltensänderungen und die Leistungen der beurteilten Personen schwanken von negativ über neutral bis positiv. Entscheidend für den Erfolg sind die Art und Weise der Rückmeldung der Ergebnisse an die Feedbacknehmer sowie die Validität und Reliabilität des Fragebogens. 

• Requirements Engineering
• Weiterentwicklung des Frontends und des Backends
• DevOps-Engineering
• Testing

Entwicklung einer CAD-Anwendung (PoC) an der Universität Kassel. Die Anwendung BauCAD kann durch die Angaben aller spezifischen Gebäudedaten (Kennzahlen, 2D Zeichnungen) eine detaillierte Kostenkalkulation des Gebäudes erstellen.

• Requirements Engineering
• Planung und Entwicklung der kompletten Anwendung
• UX/UI Design
• Testing 

Eine mobile App für die Firma SMA Solar Technology AG aus Kassel. Die App ist für die Plattformen iOS und Android.   

• Requirements Engineering
• Weiterentwicklung der Applikation
• UX/UI Design
• Testing

Mit der kostenfreien OMNITest App von B.Braun behalten die Patienten sämtliche Therapiedaten im Fokus.

• Erstellung eines Gutachtens über die Testabdeckung und über die Qualität des Quellcodes der OMNITest App. 
• OMNITest App von B.Braun. 

Entwicklung einer Java Anwendung des Brettspiels Carcassonne mit Single- und Multiplayermodus und einer Künstlichen Intelligenz an der Universität Kassel.

Aufgaben:

• Zeitweise Projektleitung

• Entwicklung der GUI

• Implementierung der Spiellogik

• Entwicklung des KI Players

• Implementierung von Unit-Tests

• Implementierung von Integration-Tests