Christopher Ringhofer, M.Sc., arbeitet seit April 2020 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet für Eingebettete Systeme der Informatik der Universität Duisburg-Essen. Seinen Bachelorabschluss in Angewandter Informatik mit der Vertiefung Ingenieurinformatik erhielt er 2017 an der Universität Duisburg-Essen. In seiner Bachelorarbeit entwickelte er einen RDF-Triplestore für eingebettete Systeme. Anschließend arbeitete er drei Jahre als Software-Ingenieur in einem Unternehmen mit Fokus auf dem Internet der Dinge. Den Masterabschluss im Schwerpunkt Verteilte, Verlässliche Systeme erlangte er 2020. Seine Masterarbeit beschäftigte sich mit der Vorverarbeitung von EKG-Daten und deren Analyse mittels neuronalen Netzwerken.

Meine aktuelle Arbeit befasst sich mit der Zeitreihenanalyse mittels Methoden künstlicher Intelligenz. Genauer geht es dabei um die Erkennung von Herzkrankheiten in EKG-Daten durch Deep Learning. Zur Entwicklung von konkreten Lösungen werden hierbei Techniken aus der Signalverarbeitung mit dem Einsatz von neuronalen Netzen verknüpft. Meine weiterführenden Interessen in Bezug auf neuronale Netze beinhalten "Attention"-Mechanismen und Neural Architecture Search.

Anschrift
Bismarckstr. 90 (BC)
47057 Duisburg
Raum
BC 104

Funktionen

  • Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in, Eingebettete Systeme der Informatik

Aktuelle Veranstaltungen

Keine aktuellen Veranstaltungen.

Vergangene Veranstaltungen (max. 10)

Keine vergangenen Veranstaltungen.

Die folgenden Publikationen sind in der Online-Universitätsbibliographie der Universität Duisburg-Essen verzeichnet. Weitere Informationen finden Sie gegebenenfalls auch auf den persönlichen Webseiten der Person.

    Artikel in Zeitschriften

  • Cichiwskyj, Christopher; Schmeißer, Stephan; Qian, Chao; Einhaus, Lukas; Ringhofer, Christopher; Schiele, Gregor
    Elastic AI : System support for adaptive machine learning in pervasive computing systems
    In: CCF Transactions on Pervasive Computing and Interaction Jg. 3 (2021) Nr. 3, S. 300 - 328
    ISSN: 2524-5228; 2524-521X
  • Beiträge in Sammelwerken und Tagungsbänden

  • Einhaus, Lukas; Qian, Chao; Ringhofer, Christopher; Schiele, Gregor
    In-Situ Artificial Intelligence for Self-∗ Devices : The Elastic AI Ecosystem (Tutorial)
    In: 2nd IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion, ACSOS-C 2021: Proceedings / 2nd IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion, ACSOS-C 2021, Virtual, Washington, 27 September - 1 October 2021 2021, S. 320 - 321
    ISBN: 978-1-6654-4393-7; 978-1-6654-4394-4
  • Einhaus, Lukas; Qian, Chao; Ringhofer, Christopher; Schiele, Gregor
    Towards Precomputed 1D-Convolutional Layers for Embedded FPGAs
    In: Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases: Proceedings, Part I / International Workshops of ECML PKDD 2021, Virtual Event, September 13-17, 2021 / Kamp, Michael; Koprinska, Irena; Bibal, Adrien; Bouadi, Tassadit; Frénay, Benoît; Galárraga, Luis; Oramas, José.; Adilova, Linara; Krishnamurthy, Yamuna; Kang, Bo; Largeron, Christine; Lijffijt, Jefrey; Viard, Tiphaine; Welke, Pascal; Ruocco, Massimiliano; Aune, Erlend; Gallicchio, Claudio; Schiele, Gregor; Pernkopf, Franz; Blott, Michaela; Fröning, Holger; Schindler, Günther; Guidotti, Riccardo; Monreale, Anna; Rinzivillo, Salvatore; Biecek, Przemyslaw; Ntoutsi, Eirini; Pechenizkiy, Mykola; Rosenhahn, Bodo; Buckley, Christopher; Cialfi, Daniela; Lanillos, Pablo; Ramstead, Maxwell; Verbelen, Tim; Ferreira, Pedro M.; Andresini, Giuseppina; Malerba, Donato; Medeiros, Ibéria; Fournier-Viger, Philippe; Nawaz, M. Saqib; Ventura, Sebastian; Sun, Meng; Zhou, Min; Bitetta, Valerio; Bordino, Ilaria; Ferretti, Andrea; Gullo, Francesco; Ponti, Giovanni; Severini, Lorenzo; Ribeiro, Rita; Gama, João; Gavaldà, Ricard; Cooper, Lee; Ghazaleh, Naghmeh; Richiardi, Jonas; Roqueiro, Damian; Saldana Miranda, Diego; Sechidis, Konstantinos; Graça, Guilherme (Hrsg.) 2021, S. 327 - 338
    ISBN: 978-3-030-93736-2; 978-3-030-93735-5; 978-3-030-93737-9