Freiberufler

Entwicklung einer Anwendung zur Visualisierung und Bearbeitung von Signed Distance Fields und Netzen in C++, OpenGL, CUDA und CGAL mit PyTorch und Flask

Proof-of-Concept-Entwicklung einer Particle-Swarm-Optimierung für 2D- und 3D-Kurvenrekonstruktion in C++ mit Visualisierungen in Python; veröffentlicht als SwarmCurves: Evolutionary Curve Reconstruction

Entwicklung einer neuronalen Netzwerkarchitektur für 2D-Kurvenrekonstruktion unter Verwendung von Inception-Blöcken in Python und TensorFlow; veröffentlicht als InceptCurves: curve reconstruction using an inception network

Leitung eines Bachelorprojekts zur Codierung von LEGO-Teilen mit einem neuronalen Netzwerk und zur Echtzeitbearbeitung der Codierung mit Python, TensorFlow, C++ und OpenGL; veröffentlicht als LatEd: A Geometric Latent Vector Editor

Leitung eines Bachelorprojekts zur 2D-Kurvenrekonstruktion mittels genetischem Algorithmus in Python und zur Implementierung gängiger Blender-Meshing-Operationen in C++ zur Rekonstruktion von 3D-Netzen; veröffentlicht als Genetic Subdivision Curve and Surface Reconstruction

Entwicklung einer neuronalen Netzwerkarchitektur für 2D-Kurvenrekonstruktion auf Basis einer U-Net-Architektur in Python; veröffentlicht in 2D B-spline Curve Reconstruction using Convolutional Auto-Encoders and Distance Fields

Leitung der Implementierung eines Abnahmetestsystems für Aufgabenstellungen im Bereich Geometrieverarbeitung mit C++, GTest und Redis im Backend sowie Python mit Flask und TypeScript im Frontend

Entwicklung eines 3D-Datengenerierungstools für maschinelles Lernen, das einen Designprozess mittels Blender-Mesh-Operationen in C++ und CUDA simuliert

Teamgröße: 2–3 Personen