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Ann-Kristin Seifer, M. Sc.

Researcher & PhD Candidate

Department of Computer Science
Lehrstuhl für Informatik 14 (Maschinelles Lernen und Datenanalytik)

Room: Room 01.020
Carl-Thiersch-Str. 2b
91052 Erlangen
Germany

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since 10/2020 Researcher and PhD Candidate

Machine Learning and Data Analytics Lab
Department of Computer Science, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)

10/2017-09/2020 M.Sc. in Medical Engineering, “Medical Image and Data Processing”

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)

Majors: Pattern Recognition, Image Processing, Biomedical Signal Processing, Deep Learning

12/2019-06/2020 Master’s Thesis

Title: “Predicting Hearing Aid Settings Based on Audiometric and Subject-Related Data: A Machine Learning Approach”

WS Audiology, Erlangen
Pattern Recognition Lab, Computer Science, Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)

02/2018-11/2019 Working Student

Audiology Department at WS Audiology, Erlangen 

10/2013-03/2018 B.Sc. in Medical Engineering, “Medical Imaging Systems”

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)

Majors: Image and Signal Processing
Bachelor’s Thesis: “Gait Analysis Using Foot-mounted Sensors and Optimal Control Simulation ”

 

11/2016-02/2017 Internship  

Philips Research, Hamburg

Topic: Compensation of Segmentation Differences Between Different Imaging Modalities

 

2020

2019

2018

Praktikum (PR)
  • Innovationslabor für Wearable und Ubiquitous Computing

    Themenvergabe und Terminfindung in der ersten Woche des Semesters.

    Anmeldung bis 28.03.2021 unter Studon.

    Die Vergabe der Plätze im Kurs erfolgt nach einem Aufnahmeantrag. In diesem sollen Studierende ihren Studiengang, ihr Fachsemester und den angestrebten Abschluss nennen (Bachelor/Master). Sind zu viele Anmeldungen eingegangen und der Kurs ist voll, gibt es eine Warteliste.

    Das Praktikum steht Studierenden der genannten Studienrichtungen ab dem 5. Bachelorsemester (und aller Mastersemester) ebenfalls offen. Für weitere Studiengänge und ECTS-Verteilungen bitte unter Matthias.Zuerl@fau.de nachfragen.

    Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung können auch unserer Webseite entnommen werden: https://www.mad.tf.fau.de/teaching/innolab/ ,

    Anmeldung: https://www.studon.fau.de/crs3647677.html

    Die Anmeldung ist möglich ab dem 01.03.2021* bis einschließlich *28.03.2021

    4 SWS

    Expected participants: 40

    Für Gasthörer zugelassen

    Unterrichtssprache Englisch

    • Di 16:15-17:45, Room 00.010 (exclude vac) .ics
    • Do 12:15-13:45, Room 00.010 (exclude vac) .ics