Ausschreibungen

  • Master
    Convolutional Neural Networks zur Erkennung resistenter Krankheitserreger mittels MALDI-TOF | PDF

    Resistente Krankheitserreger stellt eine große Gefahr für die öffentliche Gesundheitsversorgung dar. Mithilfe moderner Massenspektroskopie werden daher anhand von Erregerproben Resistenzprofile bestimmt. Für diese Arbeit soll ein Convolutional Neural Network zur Identifizierung resistenter Erreger implementiert, dokumentiert und gegenüber Baseline-Methoden verglichen werden.

Abgeschlossen

Masterarbeit Tilmann Sager Detektion von Kondensstreifen in Satellitendaten mittels maschinellen Lernens 2022
Masterarbeit Florian Große A Revision of Procedural Knowledge in the conML Framework 2021
Masterarbeit Dennis Carrer Analyse von Era5- Klimadaten mittels konstruktivistischen maschinellen Lernens in R 2021
Masterarbeit Verena Beil Prozesssimulation großtechnischer Biogasanlagen mittels nichtlinearer autoregressiver exogener neuronaler Netz 2021
Masterarbeit Maksim Kukushkin Flight Price Prediction and Dynamic Pricing in European Low-cost Airlines 2021
Masterarbeit Johannes Roth Generating Most Exciting Images for Neural Populations via Image Synthesis from NIF models 2021
Masterarbeit Michael Hermelschmidt Interaktives Visualisieren konstruktivistischen maschinellen Lernens in Python 2020
Masterarbeit Kai Hartmann A machine learning-based approach for automated width-detection of offroad paths with bicycle camera images 2020
Bachelorarbeit Benjamin Schindler Maschinelles Lernen zur paarweisen Analyse epithelialer Impedanzspektren 2020
Masterarbeit Dmitrij Denisenko Effiziente Parallelisierung eines neuen Machine-Learning-Frameworks in Python 2020
Masterarbeit Markus Böhm From Neural Networks to Weighted Automata 2019
Bachelorarbeit Christian Ernst Performance Analysis of Neural Network Implementations in R 2019