Biographie

Luca Rettenberger ist Doktorand am Institut für Automation und Angewandte Informatik (IAI), einer Forschungseinrichtung des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT). Während seines Bachelorstudiums an der Fachhochschule Ravensburg-Weingarten beschäftigte er sich mit der automatischen Sensordatenverarbeitung im Gesundheitswesen. In seiner Bachelorarbeit entwickelte er ein System zur Erkennung von Anomalien im Gangbild von Gehhilfenbenutzern. Während seines Masterstudiums entwickelte sich sein Interesse an Computer Vision im biomedizinischen Bereich, was sich in seiner Masterarbeit manifestierte, die dateneffiziente Methoden im Deep Learning untersucht. Dieser Faszination geht er nun in seiner Doktorarbeit weiter nach. Hier liegt sein Fokus auf Methoden für Dateneffizienz und Repräsentationslernen im Bereich des Computer Vision mit einem Schwerpunkt auf Deep Learning Methoden und Anwendungen im biomedizinischen Bereich. In seinem ersten Jahr hat er Methoden zum Umgang mit mehrdeutigen Daten, zur Verringerung des manuellen Aufwands bei der semantischen Segmentierung und mehrere Studien darüber veröffentlicht, wie Deep Learning zur Bestimmung der biologischen Vielfalt eingesetzt werden kann. Darüber hinaus hat er sein Interesse auf Fragen der Nachhaltigkeit ausgeweitet und arbeitet daher an der Batterieforschung in Zusammenarbeit mit der CEDER-Gruppe an der University of California, Berkeley.

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English:

Luca Rettenberger is a doctoral student at the Institute for Automation and Applied Informatics (IAI), a research facility of the Karlsruhe Institute of Technology (KIT). During his bachelor's degree at Ravensburg-Weingarten University of Applied Sciences, he worked on automatic sensor data processing in healthcare. In his bachelor's thesis, he developed a system for detecting anomalies in the gait pattern of walking aid users. During his Master's degree, his interest in computer vision in the biomedical field developed, which manifested itself in his Master's thesis investigating data-efficient methods in Deep Learning. He is now pursuing this fascination further in his doctoral thesis. Here, his focus is on methods for data efficiency and representation learning in computer vision, with an emphasis on deep learning methods and applications in the biomedical field. In his first year, he has published methods for dealing with ambiguous data, reducing manual effort in semantic segmentation and several studies on how Deep Learning can be used to determine biodiversity. He has also broadened his interest to include sustainability issues and is therefore working on battery research in collaboration with the CEDER group at the University of California, Berkeley.

Fragestellungen im Themenfeld Künstliche Intelligenz

Luca Rettenberger ist Doktorand mit Fokus auf dateneffizientes Deep Learning und semantische Segmentierung. Seine Veröffentlichungen beinhalten Ergebnisse zu Computer Vision in den Bereichen Biodiversitätsforschung und Biomedizin.

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English:

Luca Rettenberger is a PhD student focusing on data-efficient deep learning and semantic segmentation. His publications include results on computer vision in biodiversity research and biomedicine.