Cristian Axenie

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Cristian Axenie

Prof. Dr.-Ing.

Beruflicher Werdegang
  • seit 2023 - Professor für Künstliche Intelligenz an der TH Nürnberg Fakultät Informatik
  • 2019 - 2023 - Leitender Forschungsingenieur, Huawei Technologies Forschungszentrum, München
  • 2022 - Zertifikat Entrepreneurship, Saïd Business School, University of Oxford, UK
  • 2017 - 2019 - Forschungsingenieur, Huawei Technologies Forschungszentrum, München
  • 2017 - 2023 - Forschungsgruppenleiter und Laborleiter, AUDI Konfuzius-Institut Ingolstadt Labor, Ingolstadt
  • 2017 - 2021 - Dozent, TH Ingolstadt
  • 2016 - Promotion zum Dr.Ing., Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik, TU München
  • 2011 - 2017 - Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Neurowissenschaftliche Systemtheorie Abteilung, TU München
  • 2009 - 2011 - Softwareingenieur, Wind River Systems, Rumänien
  • 2009 - 2010 - Dozent, UGAL, Rumänien
  • 2009 - 2011 - M.Sc. Angewandte Informatik in der Regelungstechnik, UGAL, Rumänien
  • 2005 - 2009 - B.Sc. Automatisierung und angewandte Informatik, UGAL, Rumänien
  • 2008 - Softwareingenieur Praktikum, Freescale Semiconductors, Rumänien
Auszeichnungen
  • 2020 Best-Paper-Preis, Symposium über mathematische und computergestützte Onkologie, Springer
  • 2019 Erster Platz, KI-Forschungswettbewerb, Merck KGaA
  • 2016 Microsoft Cognitive Technologies Preis, Microsoft Corporation 
  • 2016 Erster Platz, Big Data Analytics Wettbewerb, Mercedes-Benz Group AG
  • 2016 Erster Platz, Automotive Analytics Wettbewerb, Bayerische Motoren Werke AG
  • 2013 Leonhard Lorenz-Stiftung Preis, TU München
  • 2012 Elite Promotionsstipendium, Bayerische Elite Netzwerk, StMWK
Mitgliedschaften
  • Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) - Gesellschaft für Computational Intelligence
  • Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)
  • Hochschullehrerbund e.V. (HLB)
Lehrgebiete
  • Kognitive Neuromorphische Systeme
  • Daten Fusion
  • Algorithmen und Datenstrukturen
Forschungsgebiete
  • Intelligente Multisensorische Fusion
  • Neuromorphische künstliche Intelligenz
  • Computational Intelligence
  • Physik-informierte Lernende Systeme
  • Antifragile Regelungssysteme
  • Prädiktive Simulation
Lehrveranstaltungen
  • Algorithmen und Datenstrukturen (SoSe23)
  • Neuromorphische künstliche Intelligenz (WiSe23/24)
Abschlussarbeiten

Bachelor Abschlussarbeiten

  • Event-based neuromorphe Bildsensoren für die Aktivitätserkennung von Menschen in Innenräumen (PDF)
  • Heterogene Datenfusion mit Spike-basierten neuronale Netzwerken (PDF)
  • Echtzeit-Fusion von heterogenen Datenströmen (PDF)
  • Prototyp-System für Hör-Bewegungs-Synästhesie mit Hilfe von neuromorphen Kameras (PDF)
  • Hybrides Edge-System für industrielle multisensorische Fusion (PDF)

 

Veröffentlichungen