Hasan Tercan
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Leiter des Forschungsbereichs "Industrial Deep Learning"
Forschungsinteressen:
- Machine Learning und Deep Learning
- Transfer Learning
- Lifelong Learning
- Deep Reinforcement Learning
Biographie
Hasan Tercan ist seit Dezember 2018 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institute for Technologies and Management of Digital Transformation an der Bergischen Universität Wuppertal. In seiner Forschung beschäftigt sich Herr Tercan mit Erforschung, Entwicklung und Umsetzung von Verfahren des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz für Anwendungsfälle in verschiedenen Bereichen, darunter Automotive, Produktion und Fertigung. Zentraler Forschungsgegenstand hierbei sind dateneffiziente und adaptive Verfahren, die mittels des sogenannten Industrial Transfer Learning generiert werden.
Herr Tercan studierte Informatik an der Technischen Universität Darmstadt. Seine Vertiefungsgebiete waren Datenbanksysteme und Data Mining. In seiner Master-Thesis untersuchte er den Einsatz maschineller Lernverfahren im Versicherungssektor. Anschließend arbeitete er als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau der RWTH Aachen Universität, wo er an verschiedenen Forschungs- und Entwicklungsprojekten KI-Verfahren im Produktionskontext entwickelte.
Publikationen
- 2023
- Waubert-de-Puiseau, C., Peters, J., Dörpelkus, C., Tercan, H., & Meisen, T. (2023). "schlably: A Python Framework for Deep Reinforcement Learning Based Scheduling Experiments" , arXiv arXiv:2301.04182 .
- 2022
- Maack, R. F., Tercan, H., & Meisen, T. (2022). "Deep Learning based Visual Quality Inspection for Industrial Assembly Line Production using Normalizing Flows" in 2022 IEEE 20th International Conference on Industrial Informatics (INDIN) , IEEE 329--334.
ISBN: 978-1-7281-7568-3
- Waubert-de-Puiseau, C., Nanfack, D. T., Tercan, H., Löbbert-Plattfaut, J., & Meisen, T. (2022). "Dynamic Storage Location Assignment in Warehouses Using Deep Reinforcement Learning" , Technologies , 10 (6), 129.
- Vietz, H., Maschler, B., Tercan, H., Bitter, C., Meisen, T., & Weyrich, M. (2022). "Industrielles Transfer-Lernen: Von der Wissenschaft in die Praxis" , atp magazin , 63 (9), 86--93.
- Maschler, B., Vietz, H., Tercan, H., Bitter, C., Meisen, T., & Weyrich, M. (2022). "Insights and Example Use Cases on Industrial Transfer Learning" , Procedia CIRP , 107 , 511--516.
