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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.

Publikationen

Referenzen
Christian Scheiderer; Timo Thun; Christian Idzik; Andrés Felipe Posada-Moreno; Alexander Krämer; Johannes Lohmar; Gerhard Hirt; Tobias Meisen
Simulation-as-a-Service for Reinforcement Learning Applications by Example of Heavy Plate Rolling Processes
Procedia Manufacturing, 51:897--903
2020
ISSN: 2351-9789

Schlüsselwörter: applied-ai

Christian Scheiderer; Malte Mosbach; Andres Posada-Moreno; Tobias Meisen
Transfer of Hierarchical Reinforcement Learning Structures for Robotic Manipulation Tasks
International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (accepted, to be published)
2020

Schlüsselwörter: transfer-learning

Christian Scheiderer; Nik Dorndorf; Tobias Meisen
Effects of Domain Randomization on Simulation-to-Reality Transfer of Reinforcement Learning Policies for Industrial Robots
International Conference on Artificial Intelligence 2020 (to be published)
2020

Schlüsselwörter: transfer-learning

Martin Bellgardt; Christian Scheiderer; Torsten W. Kuhlen
An Immersive Node-Link Visualization of Artificial Neural Networks for Machine Learning Experts
2020 IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Virtual Reality (AIVR) , Seite 33--36.
Herausgeber: IEEE,
2020
ISBN: 978-1-7281-7463-1
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

Schlüsselwörter: applied-ai

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