Dr. Sebastian Lapuschkin

Angestellt, Head of Explainable AI Group, Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut

Abschluss: PhD (Dr. rer. nat.), with distinction, Technische Universität Berlin

Berlin, Deutschland

Fähigkeiten und Kenntnisse

Machine learning
Data Analysis
Deep Learning
Software Development
Python
MatLab
Java
C++
C#
Statistical Analysis
Git
Data Analytics
Support Vector Machines
SVN
Research
Algorithm Development
Signal processing
LaTeX
Programming
Object Oriented Programming
Artificial intelligence
Semantics and Artificial Intelligence
Neural Networks
Computer Vision
Computer Science
Mathematics
Pattern Recognition
Linux
Windows
OpenCV
Analytik
Team Management
Leadership
Project Management

Werdegang

Berufserfahrung von Sebastian Lapuschkin

  • Bis heute 3 Jahre und 5 Monate, seit Jan. 2021

    Head of Explainable AI Group

    Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut

  • Bis heute 5 Jahre und 5 Monate, seit Jan. 2019

    Tenured Researcher (PostDoc)

    Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut

    Postdoctoral Researcher at the Department of Video Coding & Analytics, with focus on Interpretable Machine Learning and its applications

  • 4 Jahre und 4 Monate, Sep. 2014 - Dez. 2018

    Research Associate

    Fraunhofer-Institut für Nachrichtentechnik, Heinrich-Hertz-Institut

    Research Associate at the Department of Video Coding & Analytics, with focus on Interpretable Machine Learning Pursuing a PhD at Berlin Institute of Technology (TU Berlin)

  • 5 Jahre und 4 Monate, Sep. 2013 - Dez. 2018

    PhD Candidate

    Technische Universität Berlin

    Research Associate and PhD Candidate in Interpretable Machine Learning at Berlin Institute of Technology

Ausbildung von Sebastian Lapuschkin

  • 5 Jahre und 4 Monate, Sep. 2013 - Dez. 2018

    Machine Learning / Artificial Intelligence / Computer Science

    Technische Universität Berlin

    Pioneered in Interpretable Machine Learning / Explainable Artificial Intelligence (XAI) PhD Thesis: Opening the Machine Learning Black Box with Layer-wise Relevance Propagation Supervisor: Prof. Dr. Klaus-Robert Müller Link to thesis: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-7942

  • 2 Jahre und 9 Monate, Okt. 2010 - Juni 2013

    Computer Science

    Technische Universität Berlin

    Machine Learning Data Analysis Computer Vision

  • 3 Jahre, Okt. 2007 - Sep. 2010

    Computer Science

    Technische Universität Berlin

    Software Engineering Theoretical Computer Science

Sprachen

  • Deutsch

    Muttersprache

  • Englisch

    Fließend

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