Stefan Röhrl, M.Sc.

Technische Universität München
Lehrstuhl für Datenverarbeitung
Arcisstraße 21
80333 München

Tel.: +49 (0)89 289 23605
Fax.: +49 (0)89 289 23600
E-Mail: stefan.roehrl@tum.de
Büro: Z947

Kontakt

Wenn Sie Fragen zu Workshops oder Lehrveranstaltungen haben, schreiben Sie an folgende Adressen.

Computer Vision: cv@ldv.ei.tum.de
Komputer & Creativität: kc@ldv.ei.tum.de
Arduino: arduino@ldv.ei.tum.de
3D-Druck: 3d@ldv.ei.tum.de
Python: py@ldv.ei.tum.de

Forschungsschwerpunkte

CellFace

Analyse und Diagnositk von Blutzellen mit Hilfe künstlicher Intelligenz, insbesondere Deep Learning, und digitaler holographischer Mikroskopie.

► CellFace

► Software Campus

Komputer & Creativität

Entwicklung maschineller Lernmethoden für künstliche Kreativität.

Betreute Lehrveranstaltungen

Sommersemester

Wintersemester

Angebotene Arbeiten

Aktuelles, offen, Jobs, Stefan Röhrl | 24.03.2023

Working Student Position - Deployment Administration

Kubernetes Cluster and Deployment Administration for Applied Machine Intelligence Lecture

Aktuelles, offen, Manuel Lengl, Stefan Röhrl | 16.10.2022

Workshop Introduction to Professional Software Development

How clean is your code? Find out in your new daedalus workshop! This workshop covers different aspects of professional software development.

Betreute Arbeiten

Publications

Hein, Alice; Rohrl, Stefan; Grobel, Thea; Lengl, Manuel; Hafez, Nawal; Knopp, Martin; Klenk, Christian; Heim, Dominik; Hayden, Oliver; Diepold, Klaus: A Comparison of Uncertainty Quantification Methods for Active Learning in Image Classification. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), IEEE, 2022 mehr… BibTeX Volltext ( DOI )
Röhrl, Stefan; Hein, Alice; Huang, Lucie; Heim, Dominik; Klenk, Christian; Lengl, Manuel; Knopp, Martin; Hafez, Nawal; Hayden, Oliver; Diepold, Klaus: Outlier Detection using Self-Organizing Maps for Automated Blood Cell Analysis. Interpretable Machine Learning in Healthcare Workshop, ICML 2022, 2022 mehr… BibTeX
Röhrl, S., Ugele, M., Klenk, C., Heim, D., Hayden, O., Diepold, K.: Autoencoder Features for Differentiation of Leukocytes based on Digital Holographic Microscopy (DHM). Computer Aided Systems Theory-EUROCAST 2019, 2019 mehr… BibTeX