Sager-Müller Sibylle HSLU I

Dr. Sibylle Sager-Müller Sibylle Sager-Müller

Dozentin

Sager-Müller Sibylle HSLU I

Hochschule Luzern – Informatik

Raum 8. Stock, shared
Campus Zug-Rotkreuz
Suurstoffi 1
6343 Rotkreuz


Forschung

Dozentin

+41 41 349 31 13

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Biografie

Werdegang:

  • Dipl.-Ing. Maschinenbau, Universität Stuttgart
  • Dr. sc. techn. ETH Zürich, ausgezeichnet mit der ETH-Medaille und dem Preis der European Community on Computational Methods in Applied Sciences (ECCOMAS)
  • Visiting Fellow Stanford University, California Institute of Technology und NASA Ames

 

Berufliche Praxis:

  • Simulationsingenieurin und Software-Funktionsentwicklerin für Einspritzsysteme, Robert Bosch GmbH Stuttgart
  • Product Owner für Explainable AI im Projekt Artificial Intelligence im Geschäftsbereich Powertrain Solutions, Robert Bosch GmbH Stuttgart
Fächer
  • Data Science

Projekte

Forschungsprojekte

  • R-AG-B: RAG für AGB
  • IDN – Bauteil-Daten für Re-Use (BaDaRU)
  • Analyse von Einflussvariablen auf die Performance von Transportunternehmen auf Basis von geo-lokalisierten Produktions- und Nachfragedaten
  • Smart Offer: KI unterstützte Aufträge
  • AI Entwicklungsunterstützung
  • E-Bike-Sharing Systeme: Analyse des Nutzungsverhaltens und deren Wechselwirkungen mit dem öffentlichen Verkehrssystem

Publikationen und Präsentationen

    • Sager-Müller, Sibylle (2024). Interactive xAI-dashboard for Semantic Segmentation. Interactive xAI-dashboard for Semantic Segmentation CEUR-WS.org: xAI-2024.

    • Sager-Müller, Sibylle (2024). Validation of ML Models from the Field of XAI for Computer Vision in Autonomous Driving. Validation of ML Models from the Field of XAI for Computer Vision in Autonomous Driving CEUR-WS.org: xAI 2024.

Publikationen und Präsentationen - Buchkapitel/Gesetzeskommentar/Lexikonartikel

  • Sager-Müller, Sibylle (2024). Interactive xAI-dashboard for Semantic Segmentation. Interactive xAI-dashboard for Semantic Segmentation CEUR-WS.org: xAI-2024.
  • Sager-Müller, Sibylle (2024). Validation of ML Models from the Field of XAI for Computer Vision in Autonomous Driving. Validation of ML Models from the Field of XAI for Computer Vision in Autonomous Driving CEUR-WS.org: xAI 2024.