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Mitarbeiter*in

Timothée Büttner

Profil Timothée Büttner Zurück zur Übersicht Timothée Büttner Mitarbeiter*in Intelligent Systems and Production Engineering Timothée Büttner studierte Maschinenbau mit der Vertiefungsrichtung Produktentwicklung und Konstruktion am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seit März 2016 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Interaktive Diagnose – und Servicesysteme am FZI Forschungszentrum Informatik

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Abhishek Vivekanandan

Profil Abhishek Vivekanandan Zurück zur Übersicht Abhishek Vivekanandan Mitarbeiter*in Intelligent Systems and Production Engineering Abhishek graduated in Automotive Software Engineering from Chemnitz University of Technology. Deep learning, multi-core, and parallel programming are some of his keen interests. He did his Master Thesis from Volkswagen Group Research, titled "Model uncertainty estimation

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Stefan Orf

Profil Stefan Orf Zurück zur Übersicht Stefan Orf Mitarbeiter*in Intelligent Systems and Production Engineering Stefan Orf studierte Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Die Schwerpunkte seines Studiums lagen dabei auf Softwaretechnik und Kognitive Systeme. Seine Masterarbeit mit dem Titel "Spurgenaue Fahrzeuglokalisierung auf Straßenkarten unter Berücksichtigung der Objektkonstellation im Fahrzeugumfeld"

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David Wölfle

Profil David Wölfle Zurück zur Übersicht David Wölfle Mitarbeiter Intelligent Systems and Production Engineering David Wölfle studied mechanical engineering in Karlsruhe. During his master studies he focused on wind energy technology and researched data sources for wind resource estimation. After graduating as Master of Science from Flensburg University of applied

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Daniel Grimm

Profil Daniel Grimm Zurück zur Übersicht Daniel Grimm Mitarbeiter*in Intelligent Systems and Production Engineering Daniel Grimm studierte bis 2019 Maschinenbau am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seine Schwerpunkte während des Masterstudiums lagen auf kognitiven Systemen und Mechatronik. Seine Masterarbeit "Multi-Pedestrian Prediction using Deep Learning" führte er am Institut für Mess-

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Daniel Bogdoll

Profil Daniel Bogdoll Zurück zur Übersicht Daniel Bogdoll Mitarbeiter Intelligent Systems and Production Engineering Daniel Bogdoll studierte von 2011 bis 2019 Computational Engineering Science an der RWTH Aachen mit dem Schwerpunkt Machine Learning. In seinen Abschlussarbeiten befasste er sich mit den Themengebieten A*-basierte Trajektorienplanung und LCSS-basiertes Routenmatching. 2017 absolvierte er

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Sebastian Ottlik

Profil Sebastian Ottlik Zurück zur Übersicht Sebastian Ottlik Mitarbeiter Intelligent Systems and Production Engineering Im April 2011 begann Sebastian Ottlik seine Tätigkeit am FZI als wissenschaftliche Hilfskraft. Nach Abschluss seines Studiums mit Abschlussarbeit am FZI wurde er zum wissenschaftlichen Mitarbeiter. Seine Forschungsinteressen sind Eingebettete Systeme, Software Analyse und Übersetzerbau. Schwerpunkt

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Mine Felder

Profil Mine Felder Zurück zur Übersicht Mine Felder Mitarbeiter*in Intelligent Systems and Production Engineering Mine Felder (geb. Tunçinan) studierte von 2011 bis 2015 Wirtschaftsingenieurwesen (B.Sc.) in Izmir. Nach ihrem Abschluss arbeitete sie drei Jahre lang in der Industrie im Bereich Forschung & Entwicklung sowie Produktionsplanung. 2018 begann sie ihr Masterstudium

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Svetlana Pavlitska

Profil Svetlana Pavlitska Zurück zur Übersicht Svetlana Pavlitska Mitarbeiterin Intelligent Systems and Production Engineering Svetlana Pavlitska studierte von 2011 bis 2018 Informatik an der RWTH Aachen. Die Schwerpunkte ihres Studiums lagen in den Gebieten Deep Learning und Computer Vision. Ihre Masterarbeit verfasste Sie über die Integration von Deep-Learning Komponenten in

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Maximilian Zipfl

Profil Maximilian Zipfl Zurück zur Übersicht Maximilian Zipfl Mitarbeiter*in Intelligent Systems and Production Engineering Maximilian Zipfl studied electrical engineering and information technology at Karlsruhe University of Applied Sciences until 2019. During his master's studies, he dealt with the theoretical fundamentals of sensor technology Since August 2019, Maximilian Zipfl has been

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