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TU Berlin

Inhalt des Dokuments

Thomas Goerttler

Lupe [1]

Raum: MAR 5062
Tel.: 314-26756‬
Fax: 314-73121
Email: thomas.goerttler@ni.tu-berlin.de [2]

Sekretariat MAR 5-6
Marchstraße 23
D-10587 Berlin 

Website [3]

dblp [4]

Google Scholar [5]

ResearchGate [6]

 

Forschungsinteresse

  • Towards Understanding of Deep Learning
  • Meta-Learning
  • Reinforcement Learning
  • Generative Models
Lebenslauf
seit 2018
TU Berlin,
Neuronale Informationsverarbeitung
Wissenschaftlicher Mitarbeiter [7]
2017-2018
Hasso-Plattner Institut, Universität Potsdam
Knowledge Discovery and Data Mining
Wissenschaftlicher Mitarbeiter [8]
2015-2017
HU Berlin, FU Berlin, TU Berlin und FU Bozen
Master in Statistik [9]
Abschlussarbeit: "Stabilizing GANs by Manipulating the Prior Distribution"
2012-2015
Hasso-Plattner Institut, Universität Potsdam
Bachelor in IT-Systems Engineering [10]
Abschlussarbeit: "Development and Adaption of Algorithms in iOS to Examine the Stress Niveau of a Human Being"
Publikationen
2019
Conference paper (peer-reviewed)
T Goerttler, M Kloft
Learning a Multimodal Prior Distribution for Generative Adversarial Nets [11]
Proceedings of the Conference on LWDA, 94-105
2019
Book chapter
to appear
2019
Book chapter
to appear
Externe Gutachten
2018
CIKM, ICDE, ICDM, JCAI, KDD, SDM, VLDC
2017
ASA Data Science Journal
Lehre
WS 2019/20
TU Berlin
Praktisches Programmieren und Rechneraufbau
SS 2019
TU Berlin
Neural Information Processing Project
SS 2019
TU Berlin
Praktisches Programmieren und Rechneraufbau
WS 2018/19
TU Berlin
Einführung in die Informatik I
SS 2018
HPI, Universität Potsdam
Smart Data Representation for Big Data Analytics
SS 2018
HPI, Universität Potsdam
Big Data Analytics Lab
WS 2017/18
HPI, Universität Potsdam
Big Data Analytics
SS 2016
HWR Berlin
Advanced Econometrics
SS 2016
HWR Berlin
Introduction to Programming
WS 2013/14
HPI, Universität Potsdam
Mathematik 1, Diskrete Strukturen und Logik
Abschlussarbeiten
2019
Bachelorarbeit
Lukas Schmidt
Analysis of Deep Reinforcement Learning on a Card Game with Imperfect Information
2019
Lab rotation
Evert de Man
Creating Gradient-Based Saliency Maps in Networks Estimating Passenger Count
2019
Lab rotation
Liz Weerdmeester 
Counting People on Image Sequences Using Convolutional Long Short-Term Memory Networks
2019
Bachelorarbeit
Anika Apel
Evaluation of Deep Reinforcement Learning on a Partially Observable Card Game
2019
Bachelorarbeit
Nico Jahn
Counting People on Image Sequences Using Recurrent Neural Networks
2018
Masterarbeit
Jan Kohstall
Improving Classification Accuracy by Applying Cluster Validation Analysis
2018
Masterarbeit
Sebastian Rehfeldt
Feature Ranking for Incomplete Datasets by Modeling the Uncertainty of Missing Values
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