Christian Bitter, M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Forschungsinteressen:

• Deep and Machine Learning
• Reinforcement Learning
• Transfer Learning
• Robotik

Biographie

Christian Bitter ist seit Oktober 2019 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institute for Technologies and Management of Digital Transformation an der Bergischen Universität Wuppertal, wo er an der Entwicklung von Methoden des maschinellen Lernens für industrielle Anwendungsfälle arbeitet. Sein Forschungsschwerpunkt liegt in der Verbesserung der Effizienz und Robustheit von Reinforcement Learning für die Industrierobotik. Konkret untersucht Herr Bitter den Einsatz von Transfer Learning für das Vortraining von Agenten in der Simulation, das Erlernen von aufgabenübergreifenden Fähigkeiten und die Wiederverwendung von Steuerungsstrategien über verschiedene Robotermodelle hinweg.

Herr Bitter hat einen Master-Abschluss in Automatisierungstechnik von der RWTH Aachen, wo er sich auf Robotik und maschinelles Lernen spezialisierte. Anschließend arbeitete Herr Bitter als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau an der RWTH Aachen, wo er unter anderem an Projekten zur selbstlernenden Steuerung von Industrierobotern und zur Optimierung von Halbleiterfertigungsprozessen mitwirkte.

Publikationen