Prof. Dr. Helmut Grabner

Prof. Dr. Helmut Grabner
ZHAW
School of Engineering
Forschungsschwerpunkt Data Analysis and Statistics
Technikumstrasse 81
8400 Winterthur
Persönliches Profil
Tätigkeit an der ZHAW
Dozent, Professor für Data Analytics and Machine Learning
Beauftragter Entrepreneurship School of Engineering
www.zhaw.ch/de/engineering/entrepreneurship/
www.zhaw.ch/idp
Arbeits- und Forschungsschwerpunkte, Spezialkenntnisse
Machine Learning
Deep Learning
Computer Vision
Entrepreneurship
Computer Vision meets Art: webcamaze.engineering.zhaw.ch
Aus- und Fortbildung
1999-2008: Graz University of Technology, PhD
2020-2021: Certificate of Advanced Studies in Higher & Professional Education
Beruflicher Werdegang
2008-2014: Post-Doc Researcher at ETH Zurich
2012-2015: CTO & co-founder upicto GmbH
2015-2019: Lead Computer Vision Eng, CTO Office at Logitech
Mitglied in Netzwerken
Projekte
- Visual Interestingness / ProjektleiterIn / Projekt laufend
- Watching the World / ProjektleiterIn / Projekt laufend
- Deep Learning Klassifikation zur Identifikation von Neophyten am Beispiel des Erdmandelgrases / ProjektleiterIn / Projekt laufend
- Surgical Proficiency – Datengesteuerte Transformation der chirurgischen Ausbildung für kompetenzbasierte Leistungserhebung / Stellv. ProjektleiterIn / Projekt laufend
- Target Recognition using Artificial Intelligence (TRAI) / Teammitglied / Projekt laufend
- Machine Learning-Aided Startup Investing (MALASI) / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- To be liked or not to be liked – what makes a photo interesting? / Co-ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Towards Explainable Artificial Intelligence and Machine Learning in Credit Risk Management / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
- Artificial Intelligence to improve venture capital decision making / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- UNY id – Bewegungs- und verhaltensbasierte Personenidentifikation / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Intelligenter Weinbau / Co-ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
- Apalion KISS / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
Publikationen
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Schmid, N.; Bruderer, S.; Paruzzo, F.; Fischetti, G.; Toscano, G.; Graf, D.; Fey, M.; Henrici, A.; Ziebart, V.; Heitmann, B.; Grabner, H.; Wegner, J.D.; Sigel, R.K.O.; Wilhelm, D.,
2023.
Deconvolution of 1D NMR spectra : a deep learning-based approach.
Journal of Magnetic Resonance.
347(107357).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.jmr.2022.107357
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Te, Yiea-Funk; Wieland, Michèle; Frey, Martin; Pyatigorskaya, Asya; Schiffer, Penny; Grabner, Helmut,
2023.
Making it into a successful series a funding : an analysis of Crunchbase and LinkedIn data.
The Journal of Finance and Data Science.
9(100099).
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1016/j.jfds.2023.100099
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Stadelmann, Thilo; Keuzenkamp, Julian; Grabner, Helmut; Würsch, Christoph,
2021.
The AI-Atlas : didactics for teaching AI and machine learning on-site, online, and hybrid.
Education Sciences.
11(7), S. 318.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.3390/educsci11070318
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Schmid, Nicolas; Bruderer, Simon; Fischetti, Giulia; Paruzzo, Federico; Toscano, Giuseppe; Graf, Dominik; Fey, Michael; Ziebart, Volker; Henrici, Andreas; Grabner, Helmut; Wegner, Jan Dirk; Sigel, Roland K.O.; Heitmann, Björn; Wilhelm, Dirk,
2023.
Deconvolution of NMR spectra : a deep learning-based approach [Poster].
In:
Datalab Symposium, Winterthur, Schweiz, 11. Januar 2023.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27429
-
Te, Yiea-Funk; Wieland, Michèle; Frey, Martin; Grabner, Helmut,
2023.
Mitigating discriminatory biases in success prediction models for venture capitals [Paper].
In:
2023 10th IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS).
10th IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS), Zurich, Switzerland, 22-23 June 2023.
IEEE.
S. 26-33.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/SDS57534.2023.00011
-
Schmid, Nicolas; Bruderer, Simon; Fischetti, Giulia; Paruzzo, Federico; Toscano, Giuseppe; Graf, Dominik; Fey, Michael; Henrici, Andreas; Grabner, Helmut; Wegner, Jan Dirk; Sigel, Roland K. O.; Heitmann, Björn; Wilhelm, Dirk,
2022.
Deconvolution of NMR spectra : a deep learning-based approach [Poster].
In:
Prisner, Thomas, Hrsg.,
EUROMAR 2022 Abstractbook.
European Conference on Magnetic Resonance (EUROMAR), Utrecht, The Netherlands, 10-14 July 2022.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
S. 242.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27336
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Koller, Thomas; Grabner, Helmut,
2022.
Who wants to be a click-millionaire? : on the influence of thumbnails and captions [Paper].
In:
2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR).
26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), Montréal, Canada, 21-25 August 2022.
IEEE.
S. 629-635.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ICPR56361.2022.9956202
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Weber, Maurice; Renggli, Cedric; Grabner, Helmut; Zhang, Ce,
2020.
Observer dependent lossy image compression [Paper].
In:
42nd German Conference on Pattern Recognition (DAGM-GCPR), virtual, 28 September - 1 October 2020.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.48550/arXiv.1910.03472
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Inan, Berkay; Cernak, Milos; Grabner, Helmut; Tukuljac, Helena Peic; Pena, Rodrigo C. G.; Ricaud, Benjamin,
2019.
Evaluating audiovisual source separation in the context of video conferencing [Paper].
In:
Proceedings Interspeech 2019.
Interspeech 2019, Graz, Austria, 15-19 September 2019.
International Speech Communication Association (ISCA).
S. 4579-4583.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21437/Interspeech.2019-2671
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Bödi, Linda Helen; Grabner, Helmut,
2020.
Learning to ignore : fair and task independent representations.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-21602
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Lechner, Verena; Weber, Wibke; Grabner, Helmut; Obrist, Dario,
2022.
In:
SACM Annual Conference / SGKM Jahrestagung 2022, Zürich, Schweiz, 21.-22. April 2022.
Publikationen vor Tätigkeit an der ZHAW
TEST OF TIME AWARD: Koenderink Prize ( www.thecvf.com ) At the European Conference on Computer Vision (ECCV) 2018 in Munich the paper "H. Grabner, Ch. Leistner, and H. Bischof. Semi-supervised On-line Boosting for Robust Tracking" was awarded the prestigious Koenderink Prize, given to `fundamental contributions in computer vision that stood the test of time'.
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