Experte für KI-Training in Mathematik

Mitarbeit an einem KI-Chat-Assistentenprojekt unter Einsatz von KI-Agenten, hauptsächlich Optimierung von Prompts für verschiedene Anwendungsfälle, um einen intelligenten, an Anforderungen orientierten Assistenten zu entwickeln.

Aktive Unterstützung von UI/UX- und Dashboard-Workflows durch gründliche Tests und sachliches Feedback sowie Durchführung von End-to-End-Tests vor der Finalisierung.

Implementierung multimodaler Zusammenfassungen, Metadatenextraktion und kontextbezogener Hyperlink-Extraktion zur Verbesserung der Assistentenfunktionen.

Analyse und Kennzeichnung verschiedener Aspekte von mathematischen Bildern und Prompts, um präzise Kategorisierungen, kontextuelles Verständnis und Übereinstimmung mit den Anforderungen an die Problemlösung sicherzustellen.

Durchsicht und Bewertung der mehrfach KI-generierten Antworten von GPT auf Genauigkeit, Kohärenz und Relevanz sowie Bereitstellung von umfassendem Feedback zur Verbesserung der Modellleistung und der mathematischen Argumentationsfähigkeit.

Überprüfung und Validierung der Arbeit anderer Teammitglieder, um die Genauigkeit ihrer Kennzeichnungen, Antworten und Bewertungsprozesse zu gewährleisten, und konstruktives Feedback zum Ausgleich etwaiger Abweichungen zu geben.

Erforschung von KI/ML-Anwendungen in der medizinischen Bildgebung und Gesundheitsversorgung, Verbesserung der Diagnosen bei Krebsnachweis, kardiovaskulären Klassifikationen und Diabetesvorhersage sowie Integration von KI in die Radiologie zur Lösung medizinischer Probleme.

Einarbeitung in Python-Pakete wie Pydicom und PyRadiomics für die medizinische Datenanalyse, Anwendung von Deep Learning für Segmentierung und Klassifikation sowie Erforschung von TinyML für Diagnosen auf Edge-Geräten.

Erkannte die Bedeutung, die Lücke zwischen medizinischen und KI-Fachleuten zu schließen, um zuverlässige, erklärbare und vertrauenswürdige ML-Modelle sicherzustellen, und bewertete Potenziale und Risiken großer Sprachmodelle in der medizinischen Informatik.

Sammelte praktische Erfahrungen mit einer Vielzahl von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen, -Architekturen und deren Anwendungen, während ich die zugrunde liegende Mathematik und Statistik beherrschte.

Erwarb tiefgehende Kenntnisse in generativer KI und großen Sprachmodellen, einschließlich ihrer Forschungsfortschritte und unterschiedlichen Anwendungsfeldern.

Erreichte gemeinsam den 4. Platz in der Kursbewertung der Winter School of Deep Learning und erhielt das Certificate of Distinction.