Jakob Stolberg-Larsen

Jakob ist Teil der Public Interest AI Forschungsgruppe am Alexander von Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft (HIIG), der er im Februar 2021 beigetreten ist. Seine Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf maschinelles Lernen und künstliche neuronale Netze, insbesondere für Computer Vision.

Jakob schloss sein Studium an der Universität Kopenhagen (UCPH) im Jahr 2020 ab. Er hat sowohl seinen Bachelor als auch seinen Master in Mathematik gemacht. Der Bachelor konzentrierte sich hauptsächlich auf theoretische Mathematik. Seine Abschlussarbeit schrieb er über Anwendungen der Gruppoidentheorie in der algebraischen Topologie. Während seines Masterstudiums schwenkte der Fokus mehr auf angewandte Mathematik in Kombination mit einer Reihe von Informatik Kursen, hauptsächlich in den Bereichen Kryptographie und maschinellem Lernen. In seiner Masterarbeit beschäftigte er sich mit der Geometrie latenter Räume in deep generative neural networks und untersuchte eine Mannigfaltigkeiten-Atlas-Interpretation von latenten Räumen, die hybrid diskret-kontinuierlichen sind.

Bevor er am HIIG anfing, arbeitete Jakob als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der UCPH und führte die Forschung seiner Masterarbeit fort.

In seiner Dissertation am HIIG untersucht Jakob die Möglichkeit des Einsatzes von maschinellem Lernen und Computer-Vision-Tools, um die Barrierefreiheit von öffentlichen Räumen abzubilden.