Michael Kenning

Forschungsthemen

• Das tiefe maschinelle Lernen (deep learning) mit nicht-euklidischen/unregelmäßigen Geometriesystemen.
• Methode für das Abschätzen von Graphstrukturen von Datensätzen.
• Das Lernen von Repräsentationen von Daten auf den Kanten des Graphen, insb. gerichteten Kanten.

Veröffentlichungen

Michael Kennings Publikationen finden sich auf seiner ORCID-Seite.

Werdegang

Michael P. Kenning schloss 2017 an der Universität von Bath einen First-Class-Bachelor in Informatik ab. 2019 schloss er an der Universität von Swansea einen Master of Research in Visual Computing ab.

Seit Oktober 2019 arbeitet er an der Universität Swansea unter Herr Prof. Xianghua Xie an seiner Doktorarbeit als Mitglied der Forschungsgruppe Computer Vision and Deep Learning. Das Thema der Doktorarbeit ist „Das tiefe maschinelles Lernen in Unregelmäßigen Geometriesystemen“ (auf Englisch: „Deep Learning in Irregular Domains“). Er wohnt seit Februar 2023 in Bamberg, während er seine Doktorarbeit vollendet.