Gabin (Maxime) N.
Forschungsassistent (Promotion) und Lehrassistent
Erfahrungen
Apr. 2024 - Sept. 2025
1 Jahr 6 MonatenMünchen, Deutschland
Forschungsassistent (Promotion) und Lehrassistent
Ludwig-Maximilians-Universität München
- Mitgewirkt an der Entwicklung eines ML-basierten Anomalieerkennungsframeworks, das Genauigkeit, Interpretierbarkeit und Fairness ausbalanciert und erklärbare KI-Lösungen im industriellen Energiemanagement ermöglicht
- Analyse des Konvergenzverhaltens von Optimierern im Deep Learning, Festlegung optimaler Strategien zur Parameterinitialisierung sowie abnehmender und adaptiver Lernratenpläne für den stochastischen Gradientenabstieg
- Verbesserung des aktuellen Stands der Forschung zu den mathematischen Grundlagen des Deep Learning, mit Empfehlungen für das effiziente Training tiefer neuronaler Netze
- Nutzung von Hochleistungsrechnern zum Training tiefer neuronaler Netze und Validierung theoretischer Ergebnisse
- Durchführung von Tutorien zu den mathematischen Grundlagen von Machine Learning, Deep Learning und Optimierung zur Unterstützung der Ausbildung angehender Data Scientists
- Überwachung und Synchronisation von Projektänderungen mit Git und Pflege lokaler und GitHub-Repositories
Sept. 2019 - März 2024
4 Jahren 7 MonatenAachen, Deutschland
Forschungsassistent (Promotion) und Lehrassistent
RWTH Aachen
- Forschung zu gradientenbasierten Methoden für das Lernen tiefer neuronaler Netze bei konstanten und abnehmenden Lernraten
- Nachweis der globalen Konvergenz des Gradientenabstiegsalgorithmus beim Lernen linearer neuronaler Netze, was zum Verständnis von Optimierungstechniken im Deep Learning beiträgt und effektive Modellentwicklung unterstützt
- Validierung theoretischer Ergebnisse durch Training tiefer neuronaler Netze an synthetischen Daten
- Durchführung von Tutorien zu kontinuierlicher Optimierung, Mathematik für Data Science und Höherer Mathematik für Elektrotechnik
Juni 2018 - Mai 2019
1 JahrLimbe, Kamerun
Praktikant im Bereich Machine Learning
Group One Holding Company
- Anwendung von Machine-Learning-Techniken zur Erkennung von Anomalien in Kraftstoffverbrauchsdaten, zur Optimierung des Verbrauchs und zur Eindämmung von Kraftstoffdiebstahl in Telekom-Basisstationen
- Training von ML-Modellen, einschließlich neuronaler Netze, mit dem Potenzial, bis zu 84617 Liter Kraftstoff zu sichern
- Einsatz prädiktiver Machine-Learning-Modelle in einer Webanwendung zur Visualisierung und Überwachung des monatlichen Kraftstoffverbrauchs jeder Basisstation
- Pflege einer konsistenten und sicheren Code-Historie durch Synchronisation lokaler und entfernter Repositories mit Git
Zusammenfassung
Forscher im Bereich angewandte Mathematik mit über sechs Jahren Erfahrung in Machine Learning (ML), Deep Learning, Data Science und Optimierung. Versiert in der Analyse und Optimierung fortschrittlicher Algorithmen für tiefe neuronale Netzwerke und damit Beitrag zu einem effizienten Modelltraining. Erfahrung darin, komplexe theoretische Erkenntnisse in praktische Entscheidungen umzusetzen, mit erfolgreichen ML-Anwendungen zur Vorhersage des Kraftstoffverbrauchs und zur Anomalieerkennung in Telekom-Basisstationen sowie zur Steigerung von Fairness und Leistung in erklärbarer KI für Kraftwerksanlagen.
Sprachen
Französisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherDeutsch
FortgeschrittenAusbildung
Sept. 2019 - Sept. 2025
Ludwig-Maximilians-Universität München und RWTH Aachen
PhD in Angewandter Mathematik, Optimierung für das Training tiefer neuronaler Netze · Angewandte Mathematik · Aachen, Deutschland
Aug. 2017 - Feb. 2019
Afrikanisches Institut für Mathematische Wissenschaften
MSc in Industrieller Mathematik, Machine Learning · Industrielle Mathematik · Limbe, Kamerun
Okt. 2016 - Nov. 2018
Universität Yaoundé I
MSc in Angewandter Mathematik, Dynamische Systeme und Modellierung · Angewandte Mathematik · Yaoundé, Kamerun
...und 2 Weitere
Zertifikate & Bescheinigungen
Einführung in Container-Technologie & Anwendung für KI
Modellparallelismus: Aufbau und Bereitstellung großer neuronaler Netze
Generative KI mit Diffusionsmodellen
Generative KI: Steigere deine Data-Science-Karriere
Generative KI mit großen Sprachmodellen
Maschinelles Lernen Engineering für Produktion (MLOps) Spezialisierung
Strukturierung von Machine-Learning-Projekten
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