Entwicklung eines Android Lockscreens mit speziellen, vom Kunden gewünschten Funktionen. Zugang zu Netzwerkeigenschaften zum Versenden einer Email Benachrichtigung bei falscher Passworteingabe.
Programmiersprache: Java
Tools und Libraries: Android Studio, Gmail API, Chaquopy (Python library für Java)

Entwicklung einer Android App, die Computer Vision und Machine Learning Techniken zur Gesichtsdetektierung und zum Matching nutzt.
Programmiersprache: Java
Tools und Libraries: Android Studio, Java-ML, deeplearning4j

• Researched state-of-the-art methods in cybersecurity, especially in using machine learning models for intrusion detection and prevention, as well as for automated firewall configurations
• Management of funding for interns and assistants
• Held job interviews for new tutors in the department
• Organization of the lectures: worked as a lecturer, designed and corrected exams, helped with exercise classes
• Participated in weekly reading groups and presented project results

Full-Stack Entwicklung einer automatisierten Rechnungserstellungssoftware für Windows und MacOS Plattformen. Die Software wurde an eine Datenbank mittels mySQL und phpmyadmin angebunden. Design und Implementierung der Benutzeroberfläche. Amortisierung der Software. 
Programmiersprachen: Java
Tools und Libraries: PDFBox, JODConverter, Apache POI, phpMyAdmin, mySQL, com.spire.doc, JFreeChart

Convolutional neural networks have seen a rise in the computer vision community in the recent years, even surpassing human accuracies in face recognition tasks.

However, research regarding different face classification and face clustering experiments, which do not focus on the discrimination of face images according to unique individuals in the dataset, are still very limited. Many psychological studies indicate that humans are capable in inferring leaders, status and competence from facial images. This work focused on the question whether humans are indeed capable in telling profession – given by the branch of the profession and the career status – from face images and whether current state-of-the-art machine learning approaches
are able to do the same.

Furthermore, the performance of humans and machine learning systems were compared to give insights in the underlying processes. 

Modellierung der Dynamik eines molekularen Systems, insbesondere im Hinblick auf zugrundeliegende Prozesse in der Kinetik und der Änderung des Energieniveaus.
Implementierung des Leap-Frog Algorithmus und des simulated annealing. Modellierung molekularer Strukturen aus Proteinsequenzen.
Programmiersprachen: Python, Java
Tools und Libraries: GROMACS, MODELLER, SWISS-MODEL

Backend Entwicklung eines Toolsets unter Nutzung der LinkedIn API. Implementierung eines Webscrapers zur Datenakquise. 
Programmiersprachen: JavaScript, Python
Tools und Libraries: LinkedIn API, XING API, Selenium, node.js, zombieJs, PhantomJs, Request

Praktikum im Zentralinstitut für seelische Gesundheit in der Abteilung Neuroimaging
- Aufbereitung psychophysikalischer und neurophysikalischer Experimente 
- Probandenscreenings zur Akquise und Administration der Probandenlisten in Excel und SPSS
- Programmierung von experimentellen Umgebungen mit C++, Python, OpenSesame und Presentation 
- Prozessierung und Evaluierung von fMRT Daten mit R, Matlab, FSL und SPM

Implementierung neuester Deep-Learning Modelle zur Vorhersage der Herunter-Regulierung der Amygdala Aktivität anhand funktioneller Konnektivität während der Ruhephase (fMRT Daten). 
Programmiersprachen: Python, R, Matlab
Tools und Libraries: Matlab SPM8, CONN, Tensorflow