M.Sc. Jakob Bach
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter
- Raum: 363
- Tel.: +49 721 608-43911
- Fax: +49 721 608-47343
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Lehrstuhl
Prof. K. BöhmKarlsruher Institut für Technologie
Am Fasanengarten 5
76131 Karlsruhe
GERMANY
Allgemeines
Auf meinem GitHub-Profil findet sich auch Code aus meinen Forschungs- und Lehrtätigkeiten.
Separate Webseiten mit mehr Details gibt es für
- die Publikation Understanding the Effects of Temporal Energy-Data Aggregation on Clustering Quality
- das Projekt AESC
Publikationen
Data-driven exploration and continuum modeling of dislocation networks.
Sudmanns, M.; Bach, J.; Weygand, D.; Schulz, K.
2020. Modelling and simulation in materials science and engineering, 28 (6), Art. Nr.: 065001. doi:10.1088/1361-651X/ab97ef
Sudmanns, M.; Bach, J.; Weygand, D.; Schulz, K.
2020. Modelling and simulation in materials science and engineering, 28 (6), Art. Nr.: 065001. doi:10.1088/1361-651X/ab97ef
Understanding the effects of temporal energy-data aggregation on clustering quality.
Trittenbach, H.; Bach, J.; Böhm, K.
2019. Information technology, 61 (2-3), 111–123. doi:10.1515/itit-2019-0014
Trittenbach, H.; Bach, J.; Böhm, K.
2019. Information technology, 61 (2-3), 111–123. doi:10.1515/itit-2019-0014
On the tradeoff between energy data aggregation and clustering quality.
Trittenbach, H.; Bach, J.; Böhm, K.
2018. 9th ACM International Conference on Future Energy Systems, e-Energy 2018; Karlsruhe; Germany; 12 June 2018 through 15 June 2018, 399–401, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/3208903.3212038
Trittenbach, H.; Bach, J.; Böhm, K.
2018. 9th ACM International Conference on Future Energy Systems, e-Energy 2018; Karlsruhe; Germany; 12 June 2018 through 15 June 2018, 399–401, Association for Computing Machinery (ACM). doi:10.1145/3208903.3212038
| Titel | Typ | Semester |
|---|---|---|
| Praktikum Data Science | Praktikum (P) | SS 2021 |
| Analysetechniken für große Datenbestände | Vorlesung (V) | WS 20/21 |
| Praktikum: Analyse großer Datenbestände | Praktikum (P) | SS 2020 |
| Analysetechniken für große Datenbestände | Vorlesung (V) | WS 19/20 |
| Recent Research Topics in Data Analysis, Privacy and Machine Learning | Seminar (S) | WS 19/20 |
| Recent Research Topics in Workflow Analysis, Privacy and Machine Learning | Seminar (S) | SS 2019 |
| Praktikum: Analyse großer Datenbestände | Praktikum (P) | SS 2019 |
| Praxis der Softwareentwicklung (PSE) | Vorlesung (V) | WS 18/19 |
| Praktikum: Analyse großer Datenbestände | Praktikum (P) | SS 2018 |