D. Schneider (M. Sc.)

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Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Promotion)

• Prädiktive Wartung

Lehrveranstaltungen

• Deep Learning (Master, engl.)

Forschungsgebiete

• Wahrscheinlichkeit und Informationstheorie
• Optimierungsverfahren (wie Stochastischer Gradientenabstieg, Momentum)
• Maschinelles Lernen (wie Bayes´sche Statistik, Support-Vektor-Maschinen)
• Tiefes Lernen (wie Konvolutionelle, Sequenzielle Modellierung)

Tätigkeitsschwerpunkte

• Datenanalyse
• Modellbildung und Simulation
• Software Entwicklung für eingebettete Systeme
• Autonome Systeme

Veröffentlichungen

2020

Schneider, D.; Schneider, M.; Schweigel, M.; Wenzel, A.:
Application of various balancing methods to DCNN regarding acoustic data
In: 30. Workshop Computational Intelligence : Berlin
Publisher: KIT Scientific Publishing, Karlsruhe