Christina Winkler, M.Sc.

Biographie

Christina Winkler schloss 2017 ihren Bachelor in Econometrics and Operations Research mit Schwerpunkt auf Boosting Algorithmen zum Lernen von Graphen aus hochdimensionalen Zeitreihendaten an der Universität Maastricht ab. Sie wechselte zur University of Amsterdam für den Master in Künstlicher Intelligenz. Hier entwickelte Sie ein Superresolution-Verfahren mit probabilistisch generativen Modellen (Normalizing Flows). Nach ihrem Studium machte sie ein Praktikum bei GoPro über image stitching on dual fisheye setups. Darauffolgend arbeitete sie in der Lehre an der University of Amsterdam an der Fakultät für Mathematik und Computerwissenschaften für den Masterstudiengang Künstliche Intelligenz. Seit April 2021 ist sie Doktorandin am Lehrstuhl für Methodik der Fernerkundung der TUM. 

Forschung

Schwerpunkte

  • Probabilistic Generative Models (Normalizing Flows)
  • Change Detection
  • Incremental & Curriculum Learning

Projekte

Global Earth Monitor (H2020)

Das Projekt Global Earth Monitor stellt sich der Herausforderung der kontinuierlichen Überwachung großer Gebiete auf nachhaltige und kostengünstige Weise. Das Ziel des Projekts ist die Etablierung eines neuen  disruptiven Verwertungsmodells für Erdbeobachtungsdaten, welches die Nutzung der Copernicus-Daten drastisch verbessern wird.

Publikationen

  • Christina Winkler, Daniel E. Worrall, Emiel Hoogeboom and Max Welling: Learning Likelihoods with Conditional Normalizing Flows. University of Amsterdam, 2019, mehr…