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Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation


Herr Univ.-Prof. Dr.-Ing. Tobias Meisen

Kontakt

Christian Bitter, M.Sc.

Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation
Rainer-Gruenter-Str. 21
D-42119 Wuppertal

Büro: FME 01.03a

Tel.:   +49 202 439 1153
Email: bitter{at}uni-wuppertal.de

Externe Profile

  

Christian Bitter, geb. Scheiderer, M.Sc.

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Forschungsinteressen:

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

Biographie

Christian Bitter ist seit Oktober 2019 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation an der Bergischen Universität Wuppertal. Seine Forschung beschäftigt sich mit dem Einsatz von maschinellen Lernverfahren in produktionstechnischen Anwendungsfällen. Herr Bitter setzt hierbei seinen Forschungsschwerpunkt auf das dateneffiziente Erlernen von Handlungsstrategien durch die Kombination von Verfahren aus den Themengebieten Reinforcement Learning und Transfer Learning.

Herr Bitter studierte Mechatronik im Bachelor an der TU Darmstadt. Anschließend absolvierte Herr Bitter seinen Master im Studiengang Automatisierungstechnik an der RWTH University mit den Schwerpunkten Robotik und Machine Learning. Seine Masterthesis behandelte den Einsatz von künstlicher Intelligenz zum Erlernen von Steuerungsstrategien für Industrieroboter. Daraufhin arbeitete Herr Bitter als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Informationsmanagement im Maschinenbau der RWTH Aachen University, wo er im Rahmen diverser Forschungs- und Entwicklungsprojekte KI-Verfahren im Kontext der Produktionstechnik entwickelte.

Ausgewählte Publikationen

Referenzen
Christian Scheiderer; Timo Thun; Tobias Meisen
Bézier Curve Based Continuous and Smooth Motion Planning for Self-Learning Industrial Robots
Procedia Manufacturing, 38:423--430
2019
ISSN: 2351-9789

Bemerkung: PII: S235197892030055X

Richard Meyes; Christian Scheiderer; Tobias Meisen
Continuous Motion Planning for Industrial Robots based on Direct Sensory Input
Procedia CIRP, 72:291--296
2018
ISSN: 22128271
Total:
2
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