§ 03 · Ausgewählte Arbeiten & Forschungsarchiv
Projekte & Forschung
Implementierungen, Kooperationen mit Industriepartnern und wissenschaftliche Forschung mit Schwerpunkt auf LLM-Agentensystemen, Zeitreihenprognosen mit TabPFN, bayesscher Kundenmodellierung und Graph-Machine-Learning.
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Spielumsatzprognosen mit Foundation-Modellen
Prüfung, ob Planungsdokumente TabPFN-TS-Nettoerlösprognosen über 49 monatliche Ursprungszeitpunkte verbessern – Vergleich von LLM-Extraktionen, Rohtextmerkmalen und Embeddings mit Kalender- und Kontrollmodellen.
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Agentisches Toolkit für Power BI-Berichtsänderungen
Multi-Agenten-Claude-Code-Toolkit, das im Analyseteam bei InnoGames Power BI-Berichtsänderungen (PBIP/TMDL) plant, implementiert und validiert – ohne schrittweise menschliche Eingabe.
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ChefTreff AI Hackathon: Gründer-Assistent
Multi-Agenten-Assistent, der Gründer bei der Unternehmensgründung in Deutschland unterstützt – von Business- und Marketingplänen bis zu juristischen Dokumenten.
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Knowledge-Graph-Fragebeantwortung mit LLMs
SPARQL-basierte Fragebeantwortung über strukturierte Knowledge Graphen – Übersetzung natürlicher Sprachanfragen in ausführbare Graph-Abfragen über RDF-Wissensbasen.
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ÖPNV-Routenplanung in Lüneburg mit HVV-Fahrplandaten
Angewandte Machine-Learning-Pipeline zur Modellierung und Vorhersage von Busrouten für den regionalen Verkehrsbetrieb KVG durch Verknüpfung von Geodaten und Fahrplänen.
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Künstler-Einflussnetzwerke mit Neo4j
Graphdatenbank-Analyse mit Neo4j und Cypher zur Untersuchung von Musikstilen, Community-Clustern und quantitativer Einflusszentralität von Künstlern.
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Hierarchisches bayessches Pareto/NBD-Kundenmodell
Implementierung und Validierung des hierarchischen bayesschen Pareto/NBD-Modells nach Abe (2009) auf dem CDNOW-Datensatz mittels MCMC-Stichprobenziehung in PyMC.
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Erkennung beschädigter Dachziegel mit YOLOv8
In 24 Stunden entwickelt: Computer-Vision-Pipeline zur Objekterkennung und Klassifikation zur automatischen Identifikation beschädigter oder defekter Dachbaustoffe aus Produktbildern.