Melanie Sigl
Melanie Bianca Sigl, M. Sc.
Profiles:
Melanie Bianca Sigl is a former member of the research staff (Mai 2017-Nov. 2020). Since November 2020, she is an external Ph.D. candidate. Starting in summer semester 2022 she has been a lecturer at our chair.
Research focus
Research project REAPER:
- Data management for Deep Learning
- Similarity of datasets
- Time series analysis
- Transfer Learning
- Use case: data-driven Predictive Maintenance
Publications
2019
Don't Fear the REAPER: A Framework for Materializing and Reusing Deep-Learning Models
International Conference on Data Engineering (Macau SAR, China, 08/04/2019 - 11/04/2019)
DOI: 10.1109/ICDE.2019.00246
BibTeX: Download
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- Publication list in the DBLP bibliography server of the University of Trier, Germany
Teaching
Seminar (SEM)
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Big Data Seminar
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Begleitseminar zu Abschlussarbeiten: Neue Technologien im Datenmanagement-Umfeld
StudOn: http://www.studon.uni-erlangen.de/crs8802.html
Teilnehmerkreis: Studierende mit Examensarbeiten und Doktoranden
Die Veranstaltung ist verpflichtend für Studierende mit Examensarbeiten und Doktoranden des Lehrstuhls, die in diesem Themenkreis tätig sind.
Internship (PR)
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Big-Data Analytics (Using Machine Learning)
Dieses Praktikum erfolgt in Kooperation mit einem Fertigungsunternehmen.
Seminar (SEM)
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Big Data Seminar
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Begleitseminar zu Abschlussarbeiten: Neue Technologien im Datenmanagement-Umfeld
StudOn: http://www.studon.uni-erlangen.de/crs8802.html
Teilnehmerkreis: Studierende mit Examensarbeiten und Doktoranden
Die Veranstaltung ist verpflichtend für Studierende mit Examensarbeiten und Doktoranden des Lehrstuhls, die in diesem Themenkreis tätig sind.
Seminar (SEM)
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Big Data Seminar
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Begleitseminar zu Abschlussarbeiten: Neue Technologien im Datenmanagement-Umfeld
StudOn: http://www.studon.uni-erlangen.de/crs8802.html
Teilnehmerkreis: Studierende mit Examensarbeiten und Doktoranden
Die Veranstaltung ist verpflichtend für Studierende mit Examensarbeiten und Doktoranden des Lehrstuhls, die in diesem Themenkreis tätig sind.
Exercise (UE)
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MindStreams: Tutorium
Voraussetzungen:
- Algorithmen und Datenstrukturen
- Systemprogrammierung
Die relevanten Kenntnisse können auch anderweitig erworben werden.