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staff:kuzmic [2020-09-21 14:18] Jurij Kuzmic [Jurij Kuzmic] |
staff:kuzmic [2021-09-01 12:48] Jurij Kuzmic [Publikationen (Publications)] |
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| ===== Forschungsinteressen (Research interests) ===== | ===== Forschungsinteressen (Research interests) ===== | ||
| - | * Internet der Dinge (IoT) | + | * Internet der Dinge (IoT) - Kommunikation zwischen autonomen Fahrzeugen |
| - | * Autonomes Fahren | + | * Autonomes Fahren (AD) - Rettungsgassenbildung, Bilderkennung, Bildverarbeitung, Simulationen mit Unity 3D |
| - | * Künstliche Intelligenz (KI) | + | * Künstliche Intelligenz (AI), Computer Vision (CV) - Spurerkennung, Objekterkennung |
| + | * Software Entwicklung für Hardware mit limitierten Ressourcen für Low-Power-IoT-Geräte | ||
| ===== Publikationen (Publications) ===== | ===== Publikationen (Publications) ===== | ||
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| * [[https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=xRnA03OR24I=&t=1 | IoT based Driver Information System for Monitoring the Load Securing (2019)]] | * [[https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=xRnA03OR24I=&t=1 | IoT based Driver Information System for Monitoring the Load Securing (2019)]] | ||
| * [[https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=tjki925/KVE=&t=1 | Unity 3D Simulator of Autonomous Motorway Traffic Applied to Emergency Corridor Building (2020)]] | * [[https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=tjki925/KVE=&t=1 | Unity 3D Simulator of Autonomous Motorway Traffic Applied to Emergency Corridor Building (2020)]] | ||
| + | * [[https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=BKnBZfyhNP4=&t=1 | Comparison between Filtered Canny Edge Detector and Convolutional Neural Network for Real Time Lane Detection in a Unity 3D Simulator (2021)]] | ||
| + | * * [[https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-72914-1_21 | A Fusion of Deep and Shallow Learning to Predict Genres Based on Instrument and Timbre Features (2021)]] | ||
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| + | [[https://www.researchgate.net/profile/Jurij-Kuzmic | Publikationen auf ResearchGate]] | ||
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| ===== Lehre (Teaching) ===== | ===== Lehre (Teaching) ===== | ||
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| * **Sommersemester 2020 (Online)** | * **Sommersemester 2020 (Online)** | ||
| * Datenstrukturen, Algorithmen und Programmierung 1 (DAP 1) | * Datenstrukturen, Algorithmen und Programmierung 1 (DAP 1) | ||
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| + | * **Wintersemester 2020/21 (Online)** | ||
| + | * Einführung in die Programmierung (EidP) | ||
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| + | * **Sommersemester 2021 (Online)** | ||
| + | * Datenstrukturen, Algorithmen und Programmierung 1 (DAP 1) | ||
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| + | * **Wintersemester 2021/22 (Online)** | ||
| + | * Einführung in die Programmierung (EidP) | ||
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| === Betreute Abschlussarbeiten === | === Betreute Abschlussarbeiten === | ||
| - | * Personenidentifikation anhand natürlicher Sprache mit rekurrenten neuronalen Netzen | + | |
| - | * Emotionserkennung aus Portraitbildern mit neuronalen Netzen und traditionellen Methoden | + | * **Internet der Dinge (IoT)** |
| - | * Webbasierte Steuerung von Smart Home Devices über einen MQTT-Broker | + | * Webbasierte Steuerung von Smart Home Devices über einen MQTT-Broker |
| - | * Implementierung von hybriden Methoden zur Instrumentenerkennung in verrauschten Musikdaten | + | |
| - | * Effiziente Spurerkennung für Modellautos mit neuronalen Netzen in Simulation und Realität | + | * **Künstliche Intelligenz (AI)** |
| + | * Personenidentifikation anhand natürlicher Sprache mit rekurrenten neuronalen Netzen | ||
| + | * Emotionserkennung aus Portraitbildern mit neuronalen Netzen und traditionellen Methoden | ||
| + | * Implementierung von hybriden Methoden zur Instrumentenerkennung in verrauschten Musikdaten | ||
| + | * Effiziente Spurerkennung für Modellautos mit neuronalen Netzen in Simulation und Realität | ||
| + | * Optische Entfernungsmessung für Objekte im Straßenverkehr und deren Klassifikation. | ||
| + | * Vergleich der Sprechererkennung durch neuronale Netze als Multiklassenproblem und multiples Zweiklassenproblem | ||
| + | * Unterdrückung von Hintergrundgeräuschen in Sprachsignalen mit künstlichen neuronalen Netzen am Beispiel von Tastaturgeräuschen | ||
| + | * Systematische Reward-Studie beim Reinforcement Learning eines Agenten in einer Avoid & Collect Umwelt. | ||