Manuel
Krämer

M.Sc. Physik | KI-Entwickler

Die Brücke zwischen
Physik
und
KI Implementierung
01
REPRODUZIERBARKEIT

Konsistente Ergebnisse

Implementierung strenger Validierungsprotokolle, um sicherzustellen, dass KI-Modelle über verschiedene Hardware und Daten hinweg konsistent funktionieren.

02
ERKLÄRBARKEIT

Transparente Logik

Entwicklung von "White-Box"-Modellen, bei denen der Entscheidungsprozess für den Anwender interpretierbar ist und so das Black-Box-Paradigma überwunden wird.

03
Physik

Fundiertes Lernen

Deep Learning + Physik. Durch die Integration physikalischer Gesetze und Randbedingungen in den Trainingsprozess wird eine verbesserte Präzision erreicht.

Akademischer Werdegang

2020

M.Sc. Physik – Computational Physics

Masterarbeit: 3D Deep Learning mit Generativen Adversarial Networks am Heidelberg Collarboratory for Image Processing (HCI).

2017 - 2020

Masterstudium Physik

Masterstudum Physik an der Universität Heidelberg. Besonderer Fokus: Medizinische Physik, Advanced Machine Learning, Artificial Intelligence, Statistical Data Analysis

2017

B.Sc. Physik - Medical Physics

Bachelorarbeit: Motion Compensation in der kardialen MRT mit dem Joint MoCo HDTV-Algorithmus am deutschen Krebsforschungszentrum (dkfz).

2014 - 2017

Bachelorstudium Physik

Bachelorstudium Physik an der Universität Heidelberg. Besonderer Fokus: Medizinische Physik, Numerische Methoden, Biology, Physiologie, Anatomie

Beruflicher Werdegang

2021 – heute

Freelance Entwickler für KI Anwendungen

Entwicklung datengetriebener Anwendungen mit Fokus auf AI, Web und Cloud. Über 5 langfristige Projekte erfolgreich abgeschlossen.

2024 – heute

Spezialist für Audioanalyse & Robotik (Freelance)

Teil eines Gemeinschaftsprojekts zur Entwicklung einer Testsuite für Kommunikationssysteme. Fokus auf die Sicherstellungbidirektionaler Audiokommunikation in Telefonie- und Funkumgebungen. Entwicklung einer Robotersteuerung mit intelligenten KI-Erkennungsalgorithmen zur Automatisierung von Tests.

2023

Full-Stack Entwickler für Buchungsplattform (Freelance)

Konzeption und Entwicklung einer komplexen Website mit Buchungsalgorithmen als Full-Stack-Entwickler (Next.js). Implementierung eines robusten Backends zur zuverlässigen Synchronisierung und Nachverfolgung von Daten externer Buchungssysteme.

2022

Entwickler für interaktive 3D-Webanwendungen (Freelance)

Entwicklung einer innovativen, konfigurierbaren 3D-Webanwendung mit Three.js für beeindruckende Browser-Visualisierungen, unterstützt durch ein performantes Django-Backend.

2018 - 2020

Machine Learning Engineer @ HD Vision Systems

Projektleitung & Entwicklung von ML-Modellen für industrielle Bildverarbeitung in Python, PyTorch und TensorFlow.

Kernkompetenzen

AI & Physics

Medical PhysicsDeep LearningGANsComputer Vision

Engineering

PythonFastAPIPyTorchTensorFlowDockerAWS

Web Systems

Next.jsReactDjangoCI/CDGit

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