Forschung und Einsatz von maschinellem Lernen, einschließlich föderierter Lernsysteme für datenschutzfreundliche KI im Gesundheitswesen.
Postdoktorand — ML für Biologie, Universität Leipzig / ScaDS.AI 01.2023 – 12.2025
- Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens auf RNA-Faltung und inverse Faltung
- Betreuung studentischer Hilfskräfte bei ML-basierten Projekten
- Unterricht fortgeschrittener Python-Programmierung für Data Science für Master-Erstsemester
Föderiertes Lernen für Präzisionsmedizin, GenoMed4All & Synthema-Konsortien 2024 – 2025
- Mitwirkung an einer KI-basierten föderierten Lernplattform für seltene hämatologische Erkrankungen (Blood, 2024)
- Optimierung von Überlebensmodellen mittels föderiertem Lernen, kombiniert mit Simulation und Experiment (IEEE BigData, 2024)
Deep-Learning-Spezialisierung, deeplearning.ai 12.2018 – 03.2019
- Zertifizierte Kursreihe zu den Grundlagen neuronaler Netze und angewandtem Deep Learning