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Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation


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

Kontakt

Richard Meyes, M.Sc.

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

Büro: FME 01.03

Tel.:   +49 202 439 1046
Email: meyes{at}uni-wuppertal.de

Externe Profile

  

Richard Meyes

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Leiter der Forschungsbereiche "Explainable and Interpretable AI" und "Industrial Sensory Data Analysis"

Forschungsinteressen:

  • Artificial Intelligence and Machine Learning for Industrial Appliations
  • Predictive Analysis of Time Series Data in Industrial Sensor Systems
  • Structured Representations in Artificial Neural Networks

Biographie

Richard Meyes ist seit Dezember 2018 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Technologien und Management der Digitalen Transformation an der Bergischen Universität Wuppertal. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in der Entwicklung und Untersuchung von Methoden der künstlichen Intelligenz, mit Fokus auf künstliche neuronale Netze, in verschiedenen Anwendungsfeldern, darunter Automotive und Produktion. 

Ausgewählte Publikationen

Referenzen
Richard Meyes; Moritz Schneider; Tobias Meisen
How Do You Act? An Empirical Study to Understand Behavior of Deep Reinforcement Learning Agents
2020
Richard Meyes; Hasan Tercan; Tobias Meisen
Artificial Intelligence in Automotive Production
Mobility in a Globalised World 2018, 22:308--324
2019
Richard Meyes; Johanna Donauer; Andre Schmeing; Tobias Meisen
A Recurrent Neural Network Architecture for Failure Prediction in Deep Drawing Sensory Time Series Data
Procedia Manufacturing, 34:789--797
2019
ISSN: 2351-9789
Richard Meyes; Melanie Lu; Constantin Waubert de Puiseau; Tobias Meisen
Ablation Studies to Uncover Structure of Learned Representations in Artificial Neural Networks
Proceedings of the 2019 International Conference on Artificial Intelligence (ICAI),
2019
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:
5
Export als:
BibTeX, XML