Prof. Dr. Frank-Peter Schilling

Arbeit an der ZHAW

Tätigkeit

• Stv. Zentrumsleiter, Centre for Artificial Intelligence (CAI)
• Gruppenleiter, Intelligent Vision Systems (IVS), CAI
• Koordinator, Doktoratsprogramm Data Science (mit Univ. Zürich)
• Adjunct Professor, Victoria University of Wellington (NZ)

Arbeits- und Forschungsschwerpunkte

Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Physik

Lehrtätigkeit

• Machine Learning Operations (MLOps)
• Computer Vision with Deep Learning (CVDL)
• Artificial Intelligence I (AI1)
• Machine Intelligence Lab
• AI Seminar
• Deep Learning (CAS Machine Intelligence)

Lehrtätigkeit in der Weiterbildung

• CAS Machine Intelligence
• CAS Advanced Machine Learning and Machine Learning Operations
• WBK Generative KI in Lehre und Weiterbildung

Berufserfahrung

• Dozent
  ZHAW
  06 / 2022 - heute
• Senior Wissenschaftlicher Mitarbeiter
  ZHAW
  02 / 2019 - 05 / 2022

Aus- und Weiterbildung

Ausbildung

• Dr. rer. nat. (PhD) / Physik
  Universität Heidelberg
  02 / 1998 - 02 / 2001
• Dipl.-Phys. (MSc equiv.) / Physik
  Universität Heidelberg
  04 / 1992 - 01 / 1998

Weiterbildung

Certified Project Management Associate
IPMA
03 / 2015

Netzwerk

Mitglied in Netzwerken

• ZHAW Datalab
• Deutsche Physikalische Gesellschaft DPG
• European Physical Society EPS
• Confederation of Laboratories for AI Research in Europe CLAIRE
• European Lab for Learning and Intelligent Systems ELLIS (Supporter)
• ZHAW Digital Health Lab
• data innovation alliance
• ZHAW Digital Futures Lab

Auszeichnungen

EPS HEP Prize
European Physical Society
07 / 2013

Social Media

• LinkedIn
• Persönliche Home Page

Projekte

• certAInty – A Certification Scheme for AI systems / Teammitglied / Projekt laufend
• AC3T – AI powered CBCT for improved Combination Cancer Therapy / ProjektleiterIn / Projekt laufend
• Square Kilometre Array: Simulierte astronomische Beobachtungen durch generative Deep Learning / Stellv. ProjektleiterIn / Projekt laufend
• PhD Program in Data Science / ProjektleiterIn / Projekt laufend
• OSR4H – Open Set Recognition for Hematology / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
• Standardized Data and Modeling for AI-based CoVID-19 Diagnosis Support on CT Scans (SDMCT) / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
• DIR3CT: Deep Image Reconstruction through X-Ray Projection-based 3D Learning of Computed Tomography Volumes / ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
• TAILOR – Foundations of Trustworthy AI - Integrating Reasoning, Learning and Optimization / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
• RealScore – Scanning of Real-World Sheet Music for a Digital Music Stand / Co-ProjektleiterIn / Projekt abgeschlossen
• FWA: Visual Food Waste Analysis for Sustainable Kitchens / Teammitglied / Projekt abgeschlossen
• QualitAI - Quality control of industrial products via deep learning on images / Teammitglied / Projekt abgeschlossen

Publikationen

• Amirian, Mohammadreza; Barco, Daniel; Herzig, Ivo; Schilling, Frank-Peter,

  2024.

  Artifact reduction in 3D and 4D cone-beam computed tomography images with deep learning - a review.

  IEEE Access.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3353195

• Amirian, Mohammadreza; Montoya-Zegarra, Javier A.; Herzig, Ivo; Eggenberger Hotz, Peter; Lichtensteiger, Lukas; Morf, Marco; Züst, Alexander; Paysan, Pascal; Peterlik, Igor; Scheib, Stefan; Füchslin, Rudolf Marcel; Stadelmann, Thilo; Schilling, Frank-Peter,

  2023.

  Mitigation of motion-induced artifacts in cone beam computed tomography using deep convolutional neural networks.

  Medical Physics.

  50(10), S. 6228-6242.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.1002/mp.16405

• Schilling, Frank-Peter; Flumini, Dandolo; Füchslin, Rudolf Marcel; Gavagnin, Elena; Geller, Armando; Quarteroni, Silvia; Stadelmann, Thilo,

  2022.

  Foundations of Data Science : a comprehensive overview formed at the 1st International Symposium on the Science of Data Science.

  Archives of Data Science, Series A.

  8(2).

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.5445/IR/1000146422

• Tuggener, Lukas; Amirian, Mohammadreza; Benites de Azevedo e Souza, Fernando; von Däniken, Pius; Gupta, Prakhar; Schilling, Frank-Peter; Stadelmann, Thilo,

  2020.

  Design patterns for resource-constrained automated deep-learning methods.

  AI.

  1(4), S. 510-538.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.3390/ai1040031

• Stadelmann, Thilo; Schilling, Frank-Peter, Hrsg.,

  2022.

  Advances in deep neural networks for visual pattern recognition.

  Basel:

  MDPI.

  Journal of Imaging ; 8.

  Verfügbar unter: https://www.mdpi.com/journal/jimaging/special_issues/deep_neural_network

• Schilling, Frank-Peter; Stadelmann, Thilo, Hrsg.,

  2020.

  Artificial neural networks in pattern recognition.

  Basel:

  MDPI.

  Computers ; 9.

  Verfügbar unter: https://www.mdpi.com/journal/computers/special_issues/ANNPR2020

• Billeter, Yann; Denzel, Philipp; Chavarriaga, Ricardo; Forster, Oliver; Schilling, Frank-Peter; Brunner, Stefan; Frischknecht-Gruber, Carmen; Reif, Monika Ulrike; Weng, Joanna,

  2024.

  MLOps as enabler of trustworthy AI [Paper].

  In:

  11th IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS), Zurich, Switzerland, 30-31 May 2024.

  ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-30443

• Denzel, Philipp; Brunner, Stefan; Billeter, Yann; Forster, Oliver; Frischknecht-Gruber, Carmen; Reif, Monika Ulrike; Schilling, Frank-Peter; Weng, Joanna; Chavarriaga, Ricardo; Amini, Amin; Repetto, Marco; Iranfar, Arman,

  2024.

  Towards the certification of AI-based systems [Paper].

  In:

  11th IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS), Zurich, Switzerland, 30-31 May 2024.

  ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-30439

• Herzig, Ivo; Paysan, Pascal; Scheib, Stefan; Züst, Alexander; Schilling, Frank-Peter; Montoya, Javier; Amirian, Mohammadreza; Stadelmann, Thilo; Eggenberger Hotz, Peter; Füchslin, Rudolf Marcel; Lichtensteiger, Lukas,

  2022.

  Deep learning-based simultaneous multi-phase deformable image registration of sparse 4D-CBCT [Poster].

  In:

  AAPM Annual Meeting, Washington, DC, USA, 10-14 July 2022.

  American Association of Physicists in Medicine.

  S. e325-e326.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.1002/mp.15769

• Simmler, Niclas; Sager, Pascal; Andermatt, Philipp; Chavarriaga, Ricardo; Schilling, Frank-Peter; Rosenthal, Matthias; Stadelmann, Thilo,

  2021.

  A survey of un-, weakly-, and semi-supervised learning methods for noisy, missing and partial labels in industrial vision applications [Paper].

  In:

  Proceedings of the 8th SDS.

  8th Swiss Conference on Data Science, Lucerne, Switzerland, 9 June 2021.

  IEEE.

  S. 26-31.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/SDS51136.2021.00012

• Amirian, Mohammadreza; Tuggener, Lukas; Chavarriaga, Ricardo; Satyawan, Yvan Putra; Schilling, Frank-Peter; Schwenker, Friedhelm; Stadelmann, Thilo,

  2021.

  Two to trust : AutoML for safe modelling and interpretable deep learning for robustness [Paper].

  In:

  Postproceedings of the 1st TAILOR Workshop on Trustworthy AI at ECAI 2020.

  1st TAILOR Workshop on Trustworthy AI at ECAI 2020, Santiago de Compostela, Spain, 29-30 August 2020.

  Springer.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-22061

• Schilling, Frank-Peter; Stadelmann, Thilo, Hrsg.,

  2020.

  Artificial neural networks in pattern recognition : proceedings of the 9th IAPR TC3 workshop, ANNPR 2020, Winterthur, Switzerland, September 2–4, 2020.

  9th IAPR TC 3 Workshop on Artificial Neural Networks for Pattern Recognition (ANNPR'20), Winterthur, Switzerland, 2-4 September 2020.

  Springer.

  Lecture Notes in Computer Science ; 12294.

  ISBN 978-3-030-58308-8.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58309-5

• Denzel, Philipp; Schilling, Frank-Peter; Gavagnin, Elena,

  2023.

  Map-to-map translation for SKA mock observations and cosmological simulations [Poster].

  In:

  Hammers & Nails 2023 - Swiss Edition, Ascona, Switzerland, 29 October - 3 November 2023.

  Winterthur:

  ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-29047

• Weng, Joanna; Reif, Monika; Chavarriaga, Ricardo; Schilling, Frank-Peter,

  2023.

  certAInty : a certification scheme for AI systems (Innosuisse project) [Poster].

  In:

  Datalab Symposium, Winterthur, Schweiz, 11. Januar 2023.

  ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27261

• Denzel, Philipp Benedikt; Schilling, Frank-Peter; Gavagnin, Elena,

  2023.

  Deep learning the SKA : the Square Kilometer Array project [Poster].

  In:

  Datalab Symposium, Winterthur, Schweiz, 11. Januar 2023.

  ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-27219

• Stadelmann, Thilo; Schilling, Frank-Peter,

  2019.

  Deep Learning in medizinischer Diagnostik und Qualitätskontrolle.

  Netzwoche.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-20163

• Amirian, Mohammadreza; Rombach, Katharina; Tuggener, Lukas; Schilling, Frank-Peter; Stadelmann, Thilo,

  2019.

  Efficient deep CNNs for cross-modal automated computer vision under time and space constraints [Paper].

  In:

  ECML-PKDD 2019, Würzburg, Germany, 16-19 September 2019.

  ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-18357

• Denzel, Philipp; Brunner, Stefan; Luley, Paul-Philipp; Frischknecht-Gruber, Carmen; Reif, Monika Ulrike; Schilling, Frank-Peter; Amini, Amin; Repetto, Marco; Iranfar, Arman; Weng, Joanna; Chavarriaga, Ricardo,

  2023.

  A framework for assessing and certifying explainability of health-oriented AI systems.

  In:

  Explainable AI in Medicine Workshop, Lugano, Switzerland, 2-3 November 2023.

Publikationen vor Tätigkeit an der ZHAW

• Google Scholar
• Orcid

Übrige Publikationen

https://fpschill.github.io/publications/

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