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Adrian Lindenmeyer studierte Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau an der Technischen Universität München. Als Visiting Researcher an der Northwestern University in Chicago Illinois schrieb er seine Masterarbeit zum Thema automatisierte Bildauswertung mit Bayes’scher Argumentation und schloss diese 2020 mit dem Master of Sience ab. Anschließend trat er Ende 2020 der MPM-Gruppe am ICCAS bei. Seine Arbeitsschwerpunkte sind KI-basierte medizinische Entscheidungsunterstützung unter Verwendung von zeitabhängigen Patientendaten (EHR). Ein wichtiger Teil seiner Arbeit befasst sich damit, wie Neuronale Netze die Unsicherheit einer bestimmten Vorhersage ausdrücken und quantifizieren können, um die Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit von Neuronalen Netzen für den medizinischen Einsatz zu erhöhen.
– Statistische Modellierung
– Künstliche Intelligenz
– Wissenschaftliches Rechnen
– Quantifizierung der Ungewissheit