Stefan Klein
Responsable del desarrollo de elastix, un paquete de software disponible públicamente para el registro de imágenes, basado en el conjunto de herramientas de segmentación y registro de datos.
Responsable del desarrollo de elastix, un paquete de software disponible públicamente para el registro de imágenes, basado en el conjunto de herramientas de segmentación y registro de datos.
El Dr. Vikas ha ganado 4 premios a la innovación nacional / internacional, 2 gob. subvenciones para la investigación médica, 2 premios de renombre de investigación, 4 patentes, derechos de autor de software y algunas publicaciones internacionales.
El Dr. Hans Lamecker se graduó en física de la universidad de Heidelberg, Alemania. Realizó algunas partes de sus estudios en la universidad de auckland, Nueva Zelanda, y en el mit en Cambridge, EE. uu. Recibió su doctorado en ciencias de la computación y aplicó matemáticas de la universität universität en 2008.
Nancy Hitshfeld ha publicado más de una veintena de artículos científicos en revistas internacionales y más de cincuenta en las conferencias internacionales. Ella ha obtenido dos premios a la mejor papers awards. Ella está a cargo de las clases de gráficos por ordenador y la geometría computacional en el DCC. Ha guiado el trabajo final de más de un centenar de estudiantes de ingeniería, veinte maestrías en ciencias de la computación y seis a estudiantes de doctorado.
Hans-Christian de es el jefe del departamento de análisis de datos visuales en el instituto zuse de Berlín (zíb). Después de estudiar física y matemáticas, realizó investigaciones en física computacional y teoría cuántica de campo en la universidad de Berlín (1984-1989). Luego, se unió a zíb, inicialmente como consultor científico para la computación de alto rendimiento, y luego como jefe de la visualización científica Departamento, que comenzó en 1991.
Senior Research Manager in AI at Capital One Bahía de San Francisco y alrededores, Estados Unidos Realizar una investigación de vanguardia para permitir conversaciones naturales entre humanos y dispositivos. Implementar meta-aprendizaje y redes neuronales recurrentes aumentadas de memoria para aprender con datos pequeños, como lo hacemos los humanos, y lidiar con el olvido catastrófico.