Maximilian Schmidt
Wissenschaftlicher Mitarbeiter der AG Technomathematik, Research Training Group π3E-Mail: maximilian.schmidt@uni-bremen.de
Telefon: (0421) 218-63826
ORCID iD: 0000-0001-8710-1389
Lebenslauf
Abschlussarbeiten
- Masterarbeit (12/2018)
-
Untersuchung Neuronaler Kapsel-Netze im Kontext der Bildklassifikation und Semantischen Segmentierung
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Dr. Jens Behrmann
Universität Bremen - Bachelorarbeit (09/2016)
-
Klassifikation auf MALDI-Daten mit nichtnegativer Matrixfaktorisierung und überwachtem Lernen
Betreuer: Prof. Dr. Dr. h.c. Peter Maaß, Delf Lachmund
Universität Bremen
Arbeit & Forschung
- Doktorand im RTG π3 (seit 09/2019)
-
R3-10: Learning Tikhonov Functionals for Inverse Problems
Zentrum für Technomathematik
Universität Bremen - Wissenschaftlicher Mitarbeiter (seit 01/2019)
-
Deep Learning & Inverse Probleme
Zentrum für Technomathematik
Universität Bremen - Praktikum (08/2017 - 10/2017)
-
Größenreduktion von künstlichen neuronalen Netzen
Bosch, Zentralbereich Forschung und Vorausentwicklung
Hildesheim, Deutschland - Studentische Hilfskraft (08/2014 - 12/2018)
-
Machine Learning & MALDI Imaging
Zentrum für Technomathematik
Universität Bremen
Forschungsgebiete
- Deep Learning
- Inverse Probleme
- Computertomographie
Projekte
- Neuronale Netze im MALDI Imaging (seit 01.10.2016)
Veranstaltungen (Auswahl)
- Computerpraktikum (Wintersemester 2019/2020)
- Übungen Mathematical Foundations of Machine Learning (Sommersemester 2019)
Abschlussarbeiten (Auswahl)
- Out of Distribution Detection for Purity Assessment of Pellets using Neural Networks (Jannik Wildner)
Publikationen (Auswahl)
- M. Schmidt.
Around the clock - capsule networks and image transformations.
PAMM.
Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics, 20(1):e202000179, 2021.DOI: 10.1002/pamm.202000179
online unter: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/pamm.202000179 - J. Leuschner, M. Schmidt, P. Ganguly, V. Andriiashen, S. Coban, A. Denker, D. Bauer, A. Hadjifaradji, K. Batenburg, B. Maass, M. von Eijnatten.
Quantitative Comparison of Deep Learning-Based Image Reconstruction Methods for Low-Dose and Sparse-Angle CT Applications.
MDPI Journal of Imaging, 7(3), 44 S., 2021.DOI: 10.3390/jimaging7030044
online unter: https://www.mdpi.com/2313-433X/7/3/44 - A. Denker, M. Schmidt, J. Leuschner, P. Maaß.
Conditional Invertible Neural Networks for Medical Imaging .
MDPI Journal of Imaging, Inverse Problems and Imaging 7(11), 243 S., 2021. - M. Schmidt, A. Denker, J. Leuschner.
The Deep Capsule Prior - advantages through complexity.
GAMM 92st Annual Meeting of the international Association of Applied Mathematics and Mechanics, online, 15.03.2021 - 19.03.2021.
Proceedings in Applied Mathematics & Mechanics, 21(1), WILEY-VCH, 2021. - J. Leuschner, M. Schmidt, D. Otero Baguer, P. Maaß.
LoDoPaB-CT, a benchmark dataset for low-dose computed tomography reconstruction.
Scientific Data, 8(109), 2021.