AI & Computer-Vision Engineer
Von medizinischer Bildverarbeitung über neuronale Netze bis hin zu Embedded-Systemen — ich baue intelligente Systeme, die in der realen Welt funktionieren.
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Neuronale Netze, Bildklassifikation, Objekterkennung, medizinische Bildverarbeitung.
ESP32, Raspberry Pi, Sensorik, Echtzeit-Signalverarbeitung.
Linux, Docker, Server-Monitoring, Netzwerk & Virtualisierung.
Pentesting, Härtung, Krypto-Grundlagen, CTF-Challenges.
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Ein Auszug. Alle Projekte im Projekt-Archiv.
Eine minimale, lesbare domänenspezifische Sprache (DSL) zum Beschreiben von Computer-Vision-Pipelines — mit Variablen, Schleifen, Plugins, Linter und browserbasiertem visuellem Editor.
Ein computervisuelles System zur Überwachung von Sterilisationsprozessen im medizinisch-chirurgischen Umfeld.
Ein interaktives Werkzeug zum Debuggen und Visualisieren von CNNs mit Grad-CAM, Feature-Maps und Fehleranalyse.
Ein deutschsprachiger interaktiver Wissenshub (Streamlit) mit 33+ Lernmodulen zu Computer Vision und KI — vom mathematischen Fundament bis Transformer, Diffusion Models und multimodaler KI, mit Live-Demos.
// ./run_experiment
Computer Vision direkt im Browser — Kamera an und ausprobieren.
Ein Echtzeit-Liegestütz-Zähler per Pose-Erkennung mit Sprachfeedback und Winkel-Visualisierung.
TensorFlow.jsEchtzeit-Objekterkennung im Browser mit Sprachausgabe.
MediaPipe HandsEin Klavier, das per Handgesten gespielt wird — Fingererkennung über MediaPipe.
// tail aktuelles.log
Mein Portfolio ist umgezogen — moderner, schneller und klar auf Computer Vision & KI ausgerichtet.
Eine kleine, lesbare DSL, mit der man Computer-Vision-Pipelines beschreibt — inklusive visuellem Editor.
Ein medizinisches Computer-Vision-System für die Instrumenten-Inspektion — unser Beitrag zum Bundeswettbewerb KI.