Schulungsdozent*innen

Aus der Forschung in die Praxis

Lernen Sie hier unsere Schulungsdozent*innen kennen. Das Fraunhofer IAIS hat jahrzehntelange wissenschaftliche Expertise in den Bereichen Data Science und Künstliche Intelligenz und setzt diese in Forschungsprojekten ebenso wie in Unternehmenslösungen um. Profitieren Sie in unseren Schulungen von der Erfahrung unserer Expert*innen!

Dario Antweiler

Dario Antweiler ist Data Scientist am Fraunhofer Institut IAIS in Sankt Augustin im Geschäftsfeld Healthcare Analytics und betreut Projekte in den Themenbereichen KI in der Pharmakologie sowie Digitalisierung im Krankenhaus. Sein Forschungsfeld ist Machine Learning auf Graphen und Netwerken.

Dipl.-Inf. Uwe Beyer

Dipl.-Inf. Uwe Beyer leitet die Abteilung Adaptive Reflective Teams am Fraunhofer IAIS. Er forscht und arbeitet seit mehr als 20 Jahren intensiv zu den Themen Management- und Organisationsstrukturen sowie Präventive Sicherheit und hat in diesem Zusammenhang diverse Wargamings begleitet. Er berät Unternehmen, staatliche Behörden und die Bundeswehr in Fragen der Digitalisierung, IT, Cybersicherheit und Strategie

Dr. Gunar Ernis

Dr. Gunar Ernis ist Geschäftsfeldleiter Industrial Analytics. Er hat in der Experimentellen Teilchenphysik promoviert und ist seit 2016 beim Fraunhofer IAIS als Data Scientist tätig. Er beschäftigt sich intensiv mit der Analyse von Daten im industriellen Umfeld (Industrie 4.0) und ist dort in mehreren Projekten aktiv, die sich mit Condition Monitoring und Predictive Maintenance befassen.

Dr.-Ing. Georg Fuchs

Dr.-Ing. Georg Fuchs ist Geschäftsfeldleiter Big Data Analytics and Intelligence. Er hat langjährige Erfahrung als Wissenschaftler in EU-, Grundlagen- und angewandten Forschungsprojekten sowie als Berater und Software Engineer in Industrieprojekten. Seine aktuellen Arbeitsschwerpunkte am Fraunhofer IAIS sind die visuelle Analyse von raum-/zeitbezogenen Daten mit besonderem Fokus auf Verfahren zur datenschutzkonformen semantischen Analyse von Bewegungsdaten.

Dr. Felix Hasenbeck

Dr. Felix Hasenbeck ist Geschäftsfeldleiter Company Engineering am Fraunhofer IAIS. Schwerpunkt seiner Arbeit ist die Untersuchung und Konzeption von humanzentrischen Systemen und Strukturen wie Unternehmen und ihren Prozessen und Organisationsstrukturen. Im Rahmen der Digitalen Transformation erarbeitet er Use Cases und neue Geschäftsmodelle und begleitet diese in Projekt- und Programmplanungen.

Dr. Alexander Kister

Dr. Alexander Kister ist promovierter Mathematiker und seit 2016 als Data Scientist am Fraunhofer IAIS tätig. Sein Interessensschwerpunkt ist die Analyse von Daten aus Cyber-physischen Systemen, insbesondere im Industrie 4.0 Kontext.

Dipl. Betriebswirtin Christine Malich

Christine Malich ist Business Development Managerin am Fraunhofer IAIS. Sie arbeitet seit 11 Jahren für Wirtschaftsunternehmen zu Themen wie strategischem IT-Management und Unternehmensstrategie.

PD Dr. Michael Mock

PD Dr. Michael Mock ist Senior Scientist am Fraunhofer IAIS. Seine Forschungsinteressen fokussieren auf Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit von Big-Data- und KI-Systemen. Er hat langjährige Erfahrung in der Leitung von Forschungs- und Entwicklungsprojekten sowie in der Lehre als Privat-Dozent. Aktuelle Arbeitsschwerpunkte sind die Absicherung und Zertifizierung von KI-Anwendungen.

Dr. Gerhard Paaß

Dr. Gerhard Paaß ist als Senior Scientist am IAIS tätig und hat langjährige Erfahrung als Projektleiter von angewandten Forschungs- und Wirtschaftsprojekten sowie als Dozent an den Universitäten Bonn, Leipzig und Brisbane. Er hat die Textmining-Gruppe am Fraunhofer IAIS gegründet und ist maßgeblich an der Entwicklung von Verfahren zur semantischen Analyse von Texten beteiligt. Aktuelle Arbeitsschwerpunkte sind Informationsextraktion, Textklassifikation sowie semantisches Lernen durch Deep Neural Networks. In Kürze erscheint bei Springer-Nature seine Monographie "Künstliche Intelligenz - Was steckt hinter der Technologie der Zukunft?".

Fabian Patterson

Fabian Patterson ist Geophysiker und seit 2017 als Data Scientist am Fraunhofer IAIS tätig. Für ihn liegt die Faszination an Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen darin, dass ein und derselbe Algorithmus mit verschiedenen Datenquellen komplett unterschiedliche Geschäftsfragestellungen lösen kann. In seiner Rolle als Data Scientist leitet und führt er Projekte aus verschiedensten Branchen durch.

Annika Pick

Annika Pick hat Mathematik und Informatik studiert und sich als Data Scientist am Fraunhofer IAIS auf die Analyse von Gesundheitsdaten spezialisiert. Im Geschäftsfeld Healthcare Analytics arbeitet sie daran, medizinische Fragestellungen und Machine Learning zusammenzubringen. Ihr aktueller Forschungsschwerpunkt sind regelbasierte und andere leicht interpretierbare Modelle.

Kai Pervölz

Kai Pervölz ist Geschäftsfeldleiter Präventive Sicherheit am Fraunhofer IAIS. In seinen Projekten beschäftigt er sich mit zivilen, wirtschaftlichen und militärischen Sicherheitsfragen. Schwerpunkt seiner Arbeit ist die Entwicklung resilienter Sicherheitsarchitekturen.

Dr. Henning Petzka

Dr. Henning Petzka, ehemaliger Senior Scientist am Fraunhofer IAIS, ist weiterhin als externer Dozent im Data Scientist Schulungsprogramm tätig.

Julia Rosenzweig

Julia Rosenzweig ist Mathematikerin und arbeitet als Data Scientist am Fraunhofer IAIS. Im Rahmen der Absicherung von KI-Systemen liegt ihr Arbeitsfokus insbesondere auf der Erforschung von Interpretierbarkeits-Ansätzen für Netze zur Bilderkennung und damit verbunden auf dem Auffinden von möglichen Schwachstellen in diesen. Anwendung findet dies vor allem im Bereich des autonomen Fahrens. 

Anna Schmitz

Anna Schmitz hat zwei Masterstudiengänge in Mathematik absolviert und arbeitet am Fraunhofer IAIS als Data Scientist. Erfahrung als Dozentin für wissenschaftliche Themen hat sie u.a. als Kursleiterin auf Sommerakademien gesammelt. Aktuell fokussieren sich ihre Arbeitsschwerpunkte auf KI-Zertifizierung und vertrauenswürdige KI.

Dipl. - Ing. Lisa Schrader

Dipl.-Ing. Lisa Schrader ist Data Scientist am Fraunhofer IAIS in der Abteilung Knowledge Discovery. Ihr Schwerpunkt liegt auf der Datenanalyse in Industrial-Analytics-Projekten und der Fraunhofer-eigenen Software zum Regellernen.

Dipl.-Math. Karl-Heinz Sylla

Dipl.-Math. Karl-Heinz Sylla arbeitet als Senior Scientist am Fraunhofer IAIS, ist System-Architekt und als Projektleiter von Wirtschafts- und Forschungsprojekten sowie als Seminarleiter und Referent zu Themen der Software-Konstruktion tätig. Aktuelle Arbeitsschwerpunkte sind die Architektur und Konstruktion von Big-Data-Systemen und deren anwendungsspezifische Ausprägung.

Dr. Daniel Trabold

Dr. Daniel Trabold arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fraunhofer IAIS an der Entwicklung von Verfahren und Grundlagen des Fraud Mining. Er hat langjährige Erfahrung im Data Mining und als Entwickler in angewandten Wirtschafts- und Forschungsprojekten, insbesondere in den Industrien Finance, Automotive und Telekommunikation. Seine aktuellen Arbeitsschwerpunkte sind echtzeitfähige Big-Data-Architekturen und Data-Mining-Algorithmen.

Dr. Tim Wirtz

Dr. Tim Wirtz ist promovierter Physiker und hat sich bereits während seiner Zeit als Doktorand mit der Frage beschäftig, welche Auswirkungen systematische und zufällige Ereignisse in komplexen, physikalischen Systeme auf Daten haben. Seit Mitte 2015 arbeitet er als Senior Data Scientist am Fraunhofer IAIS. Aktuell entwickelt er als stellvertretender Abteilungsleiter der Abteilung Knowledge Discovery Anwendungen der künstlichen Intelligenz für viele Bereiche der deutschen und europäischen Industrie. Seine Arbeiten und Forschungsergebnisse finden u.a. im Bereich Retail, Automobilindustrie und Industrie 4.0 Anwendung. Er ist Autor verschiedener hochrangiger Veröffentlichungen im Bereich des Maschinellen Lernens.

Dorina Weichert

Dorina Weichert ist Maschinenbauingenieurin und arbeitet und forscht am Fraunhofer IAIS im Bereich des Design of Experiments und der Bayesschen Optimierung. Am liebsten arbeitet sie mit Gaußsche Prozessen, die effizient wenige Daten mit Vorwissen zu einem vertrauenswürdigen Modell verknüpfen. Im Arbeitsalltag unterstützt sie im Industrial Analytics Team Fachexperten bei der Versuchsplanung, Datenanalyse und Optimierung von Prozessen.