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Dr. Nono Saha

Ich bin

Über mich

Forscher in Bioinformatik & KI · AIMS Ghana
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Derzeit bin ich als Postdoktorand im Bereich der Informatik am ScaDS.AI in Leipzig tätig und interessiere mich für künstliche Intelligenz und RNA-Bioinformatik. Es macht mir Spaß, verschiedene algorithmische Techniken wie die schnelle Fourier-Transformation, föderiertes Lernen, die dynamische Programmierung und evolutionäre Algorithmen einzusetzen, um biologische Probleme zu lösen. Ich habe eine Leidenschaft für Programmieren und verfüge über fundierte Kenntnisse in Java und Python. Mein Traum ist es, durch neue Biotechnologien und künstliche Intelligenz aktiv zur Entwicklung Afrikas beizutragen. Ich unterrichte gerne praxisorientierte Kurse in Mathematik und Computerprogrammierung. „Learning by doing“ ist der Schlüssel zur Weiterbildung.

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  • Leipzig 04103, GE
  • Sport und Lesen
  • Leipzig Universität
  • PhD in Informatik
  • nonosaha@mis.mpg.de
  • @NMerleau

Über meine Fähigkeiten

Kernkompetenzen aus Forschung, Lehre und angewandten Projekten in Bioinformatik und KI.

PythonJavaRDeep LearningRNA BioinformaticsEvolutionary AlgorithmsDynamic ProgrammingTeachingPublic Speaking
Forscher - 7 Jahre Erfahrung95%
Full-Stack-Java-Entwickler - 3 Jahre Erfahrung85%
Dozent - 3 Jahre Erfahrung75%
Referent - 6 Jahre Erfahrung90%

Meine Dienstleistungen

Was ich für Sie tun kann

Bioinformatik-Beratung

Fachberatung in RNA-Strukturvorhersage, Design evolutionärer Algorithmen und Entwicklung von Bioinformatik-Pipelines für akademische und industrielle Kunden.

Lehre & Unterricht

Unterricht in Mathematik und Computerprogrammierung auf Hochschulniveau, mit Schwerpunkt auf praxisorientiertem Lernen, Algorithmendesign und wissenschaftlichem Rechnen.

Wissenschaftliche Softwareentwicklung

Entwicklung wissenschaftlicher Software und computergestützter Werkzeuge mit Python und Java, mit Fokus auf Leistung, Korrektheit und Reproduzierbarkeit.

Forschungskooperation

Offen für Forschungspartnerschaften in Computerwissenschaften der Biologie, evolutionärer Dynamik und RNA-Bioinformatik. Erfahren in institutionsübergreifenden Kooperationen.

Maschinelles Lernen & KI

Konzeption und Einsatz von Machine-Learning-Modellen, einschließlich föderierter Lernsysteme, die den Datenschutz in verteilten Gesundheitseinrichtungen wahren.

Datenwissenschaft & Analyse

Statistische Modellierung, Bioinformatik-Datenanalyse und Pipeline-Entwicklung für biologische Hochdurchsatzdaten – von Rohsequenzen bis zum biologischen Erkenntnisgewinn.
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