Schulungsdozent*innen

Lernen Sie hier unsere Schulungsdozent*innen kennen.

Dario Antweiler

Fraunhofer IAIS

Dario Antweiler ist Data Scientist am Fraunhofer IAIS in Sankt Augustin im Geschäftsfeld Healthcare Analytics und betreut Projekte in den Themenbereichen KI in der Pharmakologie sowie Digitalisierung im Krankenhaus. Sein Forschungsfeld ist Machine Learning auf Graphen und Netzwerken.

Verena Battis

Fraunhofer SIT

Verena Battis ist Statistikerin und Volkswirtin und seit 2019 als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fraunhofer SIT tätig. Im Rahmen des Nationalen Forschungszentrum für angewandte Cybersicherheit ATHENE forscht sie an Risiken, die maschinelle Lernverfahren für die Privatheit des Einzelnen bedeuten können. Das Erkennen und Verhindern böswilliger Angriffe zählt ebenfalls zu ihrem Forschungsgebiet.

Waldemar Berchtold

Fraunhofer SIT

M. Sc. Jessica Deuschel

Fraunhofer IIS

Jessica Deuschel arbeitet als Research Associate am Fraunhofer IIS. Ihr Fokus liegt vor allem im Bereich der affektiven Zustandserkennung mithilfe von multimodaler Fusion. Dabei interessiert sie sich insbesondere dafür, wie Unsicherheiten, die in Neuronalen Netzen zum Beispiel durch eine Verschiebung der Datenverteilung entstehen, berücksichtigt werden können. Dies ist ebenfalls Teil ihrer Promotion im Bereich »Explainable AI«.

Dr. Gunar Ernis

Fraunhofer IAIS

Dr. Gunar Ernis ist Geschäftsfeldleiter Industrial Analytics. Er hat in der Experimentellen Teilchenphysik promoviert und ist seit 2016 beim Fraunhofer IAIS als Data Scientist tätig. Er beschäftigt sich intensiv mit der Analyse von Daten im industriellen Umfeld (Industrie 4.0) und ist dort in mehreren Projekten aktiv, die sich mit Condition Monitoring und Predictive Maintenance befassen.

M. Sc. Andreas Foltyn

Fraunhofer IIS

Andreas Foltyn ist Research Associate am Fraunhofer IIS im Bereich kognitive Sensorik. Seine aktueller Arbeitsschwerpunkt ist die Erkennung von affektiven Zuständen mithilfe von Verfahren des Maschinellen Lernens. Zeitgleich promoviert er im Bereich der Künstlichen Intelligenz mit  Schwerpunkt auf Erklärbarkeit von tiefen neuronalen Netzwerken.

 

Maik Frye

Fraunhofer IPT

Maik Frye ist Gruppenleiter in der Abteilung für Produktionsqualität am Fraunhofer IPT in Aachen. Er hat mehrjährige Erfahrung im Bereich des Machine Learning (ML) und arbeitet in einer Vielzahl von Projekten gemeinsam mit Industrieunternehmen an der Optimierung von Produktionsprozessen mittels ML. Aktuell liegen seine Forschungsanstrengungen vor allem in der Strukturierung und Automatisierung des Data Preprocessing zur Erhöhung der Qualität von Daten.

 

Dr.-Ing. Georg Fuchs

Fraunhofer IAIS

Dr.-Ing. Georg Fuchs ist Geschäftsfeldleiter Big Data Analytics and Intelligence am Fraunhofer IAIS. Er hat langjährige Erfahrung als Wissenschaftler in EU-, Grundlagen- und angewandten Forschungsprojekten sowie als Berater und Software Engineer in Industrieprojekten. Seine aktuellen Arbeitsschwerpunkte sind die visuelle Analyse von raum-/zeitbezogenen Daten mit besonderem Fokus auf Verfahren zur datenschutzkonformen semantischen Analyse von Bewegungsdaten.

Dr. Sandra Geisler

Fraunhofer FIT

Dr. Sandra Geisler hat an der RWTH Aachen University am Lehrstuhl Datenbanken und Informationssysteme promoviert und ist seit 2017 am Fraunhofer FIT tätig. Ihre Fachgebiete umfassen Datenökosysteme, Datenqualitätsmanagement, Datenstrommanagement, Sensordatenmanagement, Semantic Web und Datenintegration. Dabei fokussiert sie sich speziell auf die Anwendungsbereiche der Life Sciences und Industrie 4.0.

Sandra Geisler hat langjährige Lehrerfahrung an der RWTH Aachen University, sowie als Dozentin der Data Science-Zertifizierungskurse der Fraunhofer Allianz mit unterschiedlich großen Lerngruppen und Formaten.

Sven Giesselbach

Fraunhofer IAIS

Sven Giesselbach ist Leiter des Teams Natural Language Understanding am Fraunhofer IAIS und dabei für die strategische Ausrichtung und Portfolioentwicklung des Teams verantwortlich. Zudem ist er seit einigen Jahren als Dozent im Data-Science-Schulungsprogramm tätig.

 

Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Marco Huber

Fraunhofer IPA

Prof. Marco Huber ist Inhaber der Professur für Kognitive Produktionssysteme an der Universität Stuttgart. Zugleich leitet er die Abteilung Bild- und Signalverarbeitung sowie das Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence (CCI) am Fraunhofer IPA in Stuttgart. Seine Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf die Themen maschinelles Lernen, erklärbare Künstliche Intelligenz (xAI), Sensordatenanalyse, Bildverarbeitung und Robotik im produktionstechnischen Umfeld.

Dr.-Ing. Andreas Jedlitschka

Fraunhofer IESE

Dr. Andreas Jedlitschka ist Abteilungsleiter Data Science am Fraunhofer IESE in Kaiserslautern.

 

Dr. Michael Kläs

Fraunhofer IESE

Dr. Michael Kläs ist seit Abschluss seines Informatikstudiums in der angewandten Forschung tätig und berät Unternehmen in den Bereichen Softwarequalität und Datenanalyse am Fraunhofer IESE. Im Laufe der letzten Dekade verantwortete er in zahlreichen Industrie- und Forschungsprojekten insbesondere den Aufbau von KPI-Systemen, die Evaluation neuer Technologien und die Entwicklung prädiktiver Analysen. In seiner Dissertation beschäftigte er sich mit der Vorhersage von Softwarefehlern unter Einbeziehung von Expertenwissen. Aktuell liegt sein Schwerpunkt im Bereich der Potenzialanalyse für datengetriebene Innovation und der Datenqualitäts- und Unsicherheitsanalyse bei Big-Data- und KI-Systemen. Als Autor zahlreicher Fachpublikationen engagiert er sich zudem als Hochschuldozent und als Experte bei der Normierung (DIN/VDE).

Dr. Jörn Kohlhammer

Fraunhofer IGD

Dr. Jörn Kohlhammer ist Abteilungsleiter der Abteilung »Informationsvisualisierung und Visual Analytics« am Fraunhofer IGD. Er hat langjährige Erfahrung in den Gebieten Visual Analytics und Visual Business Intelligence. Seine Abteilung beforscht unter anderem Techniken für die entscheidungsorientierte Informationsvisualisierung unter Nutzung von Semantik und automatischen Analysen.

Jonathan Krauß

Fraunhofer IPT

Jonathan Krauß ist Leiter der Abteilung für Produktionsqualität am Fraunhofer IPT in Aachen. In über 20 Projekten hat er gemeinsam mit Industriepartnern Fertigungssysteme mithilfe von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz verbessert. Forschungsseitig liegt sein Fokus auf Automated Machine Learning sowie Hyperparameter Tuning.

 

 

M. Sc. Damian Kutzias

Fraunhofer IAO

M. Sc. Damian Kutzias ist seit 2017 am Fraunhofer IAO mit der Entwicklung und Integration von Smart Services insbesondere in der Energiewirtschaft und dem produzierenden Gewerbe tätig. In der Rolle als Data Scientist sind seine Kernthemen die Analyse zeitabhängiger Daten sowie durchgängige Vorgehensmodelle für Datenprojekte, welche den Unternehmenskontext vor und nach der technischen Umsetzung verstärkt einbeziehen.

Dr. Thorsten May

Fraunhofer IGD

Dr. Thorsten May ist Leiter der Forschungsgruppe »Visual Analytics« am Fraunhofer IGD. Sein Forschungsschwerpunkt ist die Verbindung von Visualisierungstechniken mit automatischen Verfahren für die explorative Analyse multivariater und zeitbezogener Daten sowie deren Anpassung an verschiedene Anwendungsgebiete.

 

PD Dr. Michael Mock

Fraunhofer IAIS

PD Dr. Michael Mock ist Senior Scientist am Fraunhofer IAIS. Seine Forschungsinteressen fokussieren auf verteilte Systeme und Echtzeitsysteme. Er hat langjährige Erfahrung in der Leitung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie in der Lehre als Privat-Dozent. Aktuelle Arbeitsschwerpunkte sind echtzeitfähige Architekturen im Big-Data-Bereich. Er hat außerdem die stellv. Konsortialführung und wissenschaftliche Projektkoordination im Projekt »KI-Absicherung« inne.

Dr. Gerhard Paaß

Fraunhofer IAIS

Dr. Gerhard Paaß ist als Senior Scientist am Fraunhofer IAIS tätig und hat langjährige Erfahrung als Projektleiter von angewandten Forschungs- und Wirtschaftsprojekten sowie als Dozent an den Universitäten Bonn, Leipzig und Brisbane. Er hat die Textmining-Gruppe am Fraunhofer IAIS gegründet und ist maßgeblich an der Entwicklung von Verfahren zur semantischen Analyse von Texten beteiligt. Aktuelle Arbeitsschwerpunkte sind Informationsextraktion, Textklassifikation sowie semantisches Lernen durch Deep Neural Networks. Vor kurzem ist bei Springer-Nature seine Monographie »Künstliche Intelligenz - Was steckt hinter der Technologie der Zukunft?« erschienen.

M. Sc. Jasper Pahl

Fraunhofer IIS

Jasper Pahl ist Research Associate am Fraunhofer IIS und arbeitet dort an der Erkennung von affektiven Zuständen auf Bilddaten. Insbesondere interessiert er sich für die Integration von Vorwissen in die dafür genutzten Algorithmen mithilfe von Erklärbarkeit, was auch das Thema seiner Promotion innerhalb der Kognitive Systeme Gruppe an der Universität Bamberg ist.

Fabian Patterson

Fraunhofer IAIS

Fabian Patterson ist Geophysiker und seit 2017 als Data Scientist am Fraunhofer IAIS tätig. Für ihn liegt die Faszination an Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen darin, dass ein und der selbe Algorithmus mit verschiedenen Datenquellen komplett unterschiedliche Geschäftsfragestellungen lösen kann. In seiner Rolle als Data Scientist leitet und führt er Projekte aus verschiedensten Branchen durch.

Nathalie Paul

Fraunhofer IAIS

Nathalie Paul ist Mathematikerin und als Data Scientist am Fraunhofer IAIS im Geschäftsfeld Industrial Analytics tätig. Sie beschäftigt sich vorwiegend mit der Datenanalyse und Prozessoptimierung im Bereich der Produktion. Ihr Forschungsschwerpunkt ist die Kombination von Maschinellem Lernen und Operations Research.

Dr. Henning Petzka

Fraunhofer IAIS

Dr. Henning Petzka, ehemaliger Senior Scientist am Fraunhofer IAIS, ist weiterhin als externer Dozent im Data Scientist Schulungsprogramm tätig.

Annika Pick

Fraunhofer IAIS

Annika Pick hat Mathematik und Informatik studiert und sich als Data Scientist am Fraunhofer IAIS auf die Analyse von Gesundheitsdaten spezialisiert. Im Geschäftsfeld Healthcare Analytics arbeitet sie daran, medizinische Fragestellungen und Machine Learning zusammenzubringen. Ihr aktueller Forschungsschwerpunkt sind regelbasierte und andere leicht interpretierbare Modelle.

Dr. rer. nat. Andreas Pippow

Fraunhofer FIT

Ann-Katrin Riedel

Fraunhofer SIT

Ann-Katrin Riedel ist Bildverarbeiterin und am Fraunhofer SIT in Darmstadt wissenschaftliche Mitarbeiterin in der Abteilung Media Security und IT Forensics. Im Rahmen des Nationalen Forschungszentrums für angewandte Cybersicherheit ATHENE liegen die aktuellen Forschungstehmen im Bereich der Erkennung und Entwicklung neuer Angriffe auf Machine Learning Anwendungen auf Bilddaten.

M. Sc. Ines Rieger

Fraunhofer IIS

Ines Rieger ist wissenschaftliche Mitarbeiterin am Fraunhofer IIS. Ihre Arbeit konzentriert sich auf die automatische Bildverarbeitung, hauptsächlich im Bereich der Erkennung von affektiven Zuständen mithilfe von Verfahren des Maschinellen Lernens. Derzeit arbeitet sie an einem Projekt zur Abschätzung von Schmerzzuständen anhand von Gesichtsbildern. Hierbei interessiert sie sich besonders für die Weiterentwicklung von Methoden zur Interpretierbarkeit von Neuronalen Netzen. Außerdem promoviert sie an der Universität Bamberg auf dem Gebiet der »Explainable Artificial Intelligence«.

Julia Rosenzweig

Fraunhofer IAIS

Julia Rosenzweig ist Mathematikerin und arbeitet als Data Scientist am Fraunhofer IAIS. Im Rahmen der Absicherung von KI-Systemen liegt ihr Arbeitsfokus insbesondere auf der Erforschung von Interpretierbarkeits-Ansätzen für Netze zur Bilderkennung und damit verbunden auf dem Auffinden von möglichen Schwachstellen in diesen. Anwendung findet dies vor allem im Bereich des autonomen Fahrens

Anna Schmitz

Fraunhofer IAIS

Anna Schmitz hat zwei Masterstudiengänge in Mathematik absolviert und arbeitet am Fraunhofer IAIS als Data Scientist. Erfahrung als Dozentin für wissenschaftliche Themen hat sie u.a. als Kursleiterin auf Sommerakademien gesammelt. Aktuell fokussieren sich ihre Arbeitsschwerpunkte auf KI-Zertifizierung und vertrauenswürdige KI.

Dipl-Ing. Lisa Schrader

Fraunhofer IAIS

Dipl.-Ing. Lisa Schrader ist Data Scientist am Fraunhofer IAIS in der Abteilung Knowledge Discovery. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Datenanalyse in Industrial-Analytics-Projekten und der Fraunhofer-eigenen Software zum Regellernen.

M. Sc. Dominik Seuß

Fraunhofer IIS

Dominik Seuß ist Senior Engineer am Fraunhofer IIS. Seine Forschungsinteressen liegen im Bereich der Künstlichen Intelligenz mit Schwerpunkt auf der Erkennung von Schmerz mit Hilfe von Methoden des Maschinellen Lernens, worin er auch promoviert. Er hat langjährige Erfahrung in der Durchführung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten für Industrie und den öffentlichen Sektor. Aktuelle Arbeitsschwerpunkte sind Generative Netze im Bereich der Computer Vision.

 

Daniel Steinigen

Fraunhofer IAIS

Daniel Steinigen ist Research Engineer am Fraunhofer IAIS in der Abteilung Net Media. Dort arbeitet und forscht er im Bereich Natural Language Processing (NLP) mit Spezialisierung auf maschinellen Lernen und Wissensgraphen.

Dipl.-Math. Karl-Heinz Sylla

Fraunhofer IAIS

Dipl.-Math. Karl-Heinz Sylla arbeitet als Senior Scientist am Fraunhofer IAIS, ist System-Architekt und als Projektleiter von Wirtschafts- und Forschungsprojekten sowie als Seminarleiter und Referent zu Themen der Software-Konstruktion tätig. Aktuelle Arbeitsschwerpunkte sind die Architektur und Konstruktion von Big-Data-Systemen und deren anwendungsspezifische Ausprägung.

Dr. Adam Trendowicz

Fraunhofer IESE

Dr. Adam Trendowicz ist Senior Engineer in der Abteilung Data Science am Fraunhofer IESE in Kaiserslautern.

Er verfügt über langjährige Erfahrung in der quantitativen Analyse von Softwareprojekten und -produkten in unterschiedlichen Branchen. Er hat diverse Aktivitäten in den Bereichen Messen, Vorhersage und Verbesserung von Software in Softwareunternehmen unterschiedlicher Größe und in verschiedenen Domänen geleitet. In diesem Kontext hat er Vorhersagemodelle für Softwarekosten und -qualität entwickelt und empirisch validiert.

Derzeit liegt der Tätigkeitsschwerpunkt von Dr. Trendowicz auf Datenqualität und -vorbereitung im Kontext von maschinellem Lernen sowie auf dem Lean Deployment von datengetriebenen Innovationen auf Basis von Lösungen aus den Bereichen maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz.    

Anna Maria Vollmer

Fraunhofer IESE

Anna Maria Vollmer ist Senior Data Engineer am Fraunhofer IESE in der Abteilung Data Science. Seit ihrem Informatikstudium verantwortet sie dort insbesondere Evaluationen von Softwarelösungen, wie zuletzt in dem EU-Projekt Q-Rapids in Zusammenarbeit mit verschiedenen europäischen Partnern. Neben den Arbeiten in Forschungsprojekten gehören zu ihren Tätigkeiten auch Qualitätsbewertungen und die Mitentwicklung von daten-getriebenen Innovationen für Industriekunden.

Dorina Weichert

Fraunhofer IAIS

Dorina Weichert ist Maschinenbauingenieurin und arbeitet und forscht am Fraunhofer IAIS im Bereich des Design of Experiments und der Bayesschen Optimierung. Am liebsten arbeitet sie mit Gaußschen Prozessen, die effizient wenige Daten mit Vorwissen zu einem vertrauenswürdigen Modell verknüpfen. Im Arbeitsalltag unterstützt sie im Industrial Analytics Team Fachexpert*innen bei der Versuchsplanung, Datenanalyse und Optimierung von Prozessen.

Dr. Ing. Markus Wenzel

Fraunhofer MEVIS

Dr.-Ing. Markus Wenzel ist seit 2005 beim Fraunhofer MEVIS in Bremen und forscht zu Machine-Learning-basierten Methoden im Bereich der Datenanalyse in der digitalen Medizin. Ein wesentlicher Schwerpunkt ist die Bildverarbeitung mit Deep Learning für die klinische Entscheidungsunterstützung.

Dr. Tim Wirtz

Fraunhofer IAIS

Dr. Tim Wirtz ist promovierter Physiker und hat sich bereits während seiner Zeit als Doktorand mit der Frage beschäftig, welche Auswirkungen systematische und zufällige Ereignisse in komplexen, physikalischen Systeme auf Daten haben. Seit Mitte 2015 arbeitet er als Senior Data Scientist am Fraunhofer IAIS. Aktuell entwickelt er als stellvertretender Abteilungsleiter der Abteilung Knowledge Discovery Anwendungen der künstlichen Intelligenz für viele Bereiche der deutschen und europäischen Industrie. Seine Arbeiten und Forschungsergebnisse finden u.a. im Bereich Retail, Automobilindustrie und Industrie 4.0 Anwendung. Er ist Autor verschiedener hochrangiger Veröffentlichungen im Bereich des Maschinellen Lernens.