Dr. Truong Son Pham

INF 1 Institut für Theoretische Informatik, Mathematik und Operations Research
Gebäude 41/500, Zimmer 0503
+49 89 6004 3391
son.pham@unibw.de

Dr. Truong Son Pham

 

CV  
2020 Promotion zum Dr. rer. nat. (magna cum laude) der Informatik
2016 - 2019 VOICE-Stipendiat und Ph.D. Candidate an der UniBw München
Bundesverband der IT-Anwender e.V., IT-Services
2015 - 2016 AI Entwickler, Shopco GmbH, Düsseldorf
2013 - 2016 Dozent, Fakultät für Informationstechnologie,
Le Quy Don Technische Universität, Hanoi, Vietnam
2011 - 2013 Master of Science, Engineering Mathematics, UniBw München
2008 - 2011 Bachelor of Science, Engineering Mathematics, UniBw München

 

Eine Person, die nie einen Fehler gemacht hat,
hat nie etwas Neues versucht.
Albert Einstein

 

Artificial Intelligence

Artificial Intelligence (deut. Künstliche Intelligenz) wurde als das Gehirn der Industrie 4.0 betrachtet. In den letzten Jahren hat das Machine Learning im Allgemeinen und insbesondere das Deep Learning sich als modernste künstliche Intelligenz herausgestellt. Künstliche Intelligenz hat in vielen Bereichen der realen Welt einen bemerkenswerten Erfolg erzielt. Anwendung findet sich  in den Bereichen Computer Vision, Natural Language Processing, IoT, autonome Autos, etc...

Nach seinem Studium in Mathematical Engineering an der Universität der Bundeswehr München ist Herr Pham 2013 wieder in sein Heimatland Vietnam zurückgekehrt, um sich mit dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz zu beschäftigen - sowohl in der Forschung als auch mit der aktuellen Umsetzung in der Realität. Er war Dozent an der Technischen Universität Le Quy Don in Hanoi, im Bereich Anwendung von Machine Learning Algorithmen bzw. Computer Netzwerk & Cyber Security tätig. In der Zeit hat Herr Pham die Stadt Hanoi beim Aufbau der IT-Infrastruktur zur Entwicklung eines Bus-Rapid-Transit-Systems (BRT) geholfen sowie die in Deutschland ansässige Firma ShopCo GmbH unterstützt, um ein smartes Online-Shopping-System mit Hilfe von Machine Learning-Methoden aufzubauen. Seit 2016 promoviert er innerhalb von COMESSTA mit dem Thema Predictive Analytics - Analyse von Zeitreihen. Seine Vision ist, mit Hilfe der Künstliche Intelligenz einen neuen Automatisierungsgrad in vielen Bereichen der realen Welt zu realisieren.