Michael Kenning

Forschungsthemen

• Das tiefe maschinelle Lernen (deep learning) mit nicht-euklidischen/unregelm??igen Geometriesystemen.
• Methode für das Absch?tzen von Graphstrukturen von Datens?tzen.
• Das Lernen von Repr?sentationen von Daten auf den Kanten des Graphen, insb. gerichteten Kanten.

Ver?ffentlichungen

Michael Kennings Publikationen finden sich auf seiner ORCID-Seite.

Werdegang

Michael P. Kenning schloss 2017 an der Universit?t von Bath einen First-Class-Bachelor in Informatik ab. 2019 schloss er an der Universit?t von Swansea einen Master of Research in Visual Computing ab.

Seit Oktober 2019 arbeitet er an der Universit?t Swansea unter Herr Prof. Xianghua Xie an seiner Doktorarbeit als Mitglied der Forschungsgruppe Computer Vision and Deep Learning. Das Thema der Doktorarbeit ist ?Das tiefe maschinelles Lernen in Unregelm??igen Geometriesystemen“ (auf Englisch: ?Deep Learning in Irregular Domains“). Er wohnt seit Februar 2023 in Bamberg, w?hrend er seine Doktorarbeit vollendet.