Dr. Martin Wutke
FORSCHUNG
Doktorarbeit: “Investigation of animal behavior and suitability of animal housing systems through the use of deep learning algorithms”
Forschungsfelder und Interessen
- Unsupervised- and semi-supervised learning
- Computer Vision and Deep Learning
- Statistical Modeling
Curriculum Vitae
Akademische Erfahrung
Zeitraum |
Tätigkeit |
Seit 10/2019 |
Doktorand in der Gruppe der Züchtungsinformatik, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland |
04/2017 - 10/2019 |
Master of Science in Angewandter Statistik, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland |
10/2015 - 06/2017 |
Master of Science in Unternehmensführung, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland |
10/2012 - 04/2015 |
Bachelor of Science in Betriebswirtschaftslehre Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland |
Arbeitserfahrung
Zeitraum |
Tätigkeit |
Seit 10/2019 |
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland |
Seit 10/2019 |
Wissenschaftliche Lehrkraft für die Kurse Data Analysis with R und Machine Learning in der Gruppe der Züchtungsinformatik, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland |
08/2014 - 07/2016 |
Werkstudent bei mod Services GmbH, Controlling und Prozessmanagement, Einbeck, Deutschland |
04/2013 - 10/2019 |
Wissenschaftliche Lehrkraft für Mathematik, Repetitorium Mathematik, Statistik und Fortgeschrittene Mathematik: Optimierung, Professuren für Statistik und Ökonometrie, Georg-August-Universität Göttingen, Deutschland |
Publikationen
Autoren |
Titel |
Journal |
L Thiel,M Mergenthaler, M Wutke, V Haberlah‐Korr |
Use of insect pest thresholds in oilseed rape and cereals: is it worth it? |
Pest Management Science |
M Wutke, C Lensches, JH Witte, J Gerberding, MA Lieboldt, I Traulsen |
Entwicklung eines automatischen Monitoringsystems für die Geburtsüberwachung bei Sauen |
43. GIL-Jahrestagung 2023 - Fokus: Resiliente Agri-Food-Systeme |
A Lange, M Wutke, S Ammer, AK Appel, H Henne, A Deermann, I Traulsen |
Old breeds, new solutions? Effects of two different traditional sire breeds on skin lesions, tail lesions, tail losses, performance and behaviour of rearing pigs |
animal |
M Wutke, F Heinrich, PP Das, A Lange, M GEntz, I Traulsen, FK Warns, AO Schmitt, und M Gültas |
Detecting Animal Contacts—A Deep Learning-Based Pig Detection and Tracking Approach for the Quantification of Social Contacts |
Sensors |
TM Lange, M Wutke, L Bertram, H Keunecke, F Kopisch-Obuch, und AΟ Schmitt |
Decision Strategies for Absorbance Readings from an Enzyme-Linked Immunosorbent Assay—A Case Study about Testing Genotypes of Sugar Beet (Beta vulgaris L.) for Resistance against Beet Necrotic Yellow Vein Virus (BNYVV) |
Agriculture |
M Wutke, AΟ Schmitt, I Traulsen, und M Gültas |
Investigation of Pig Activity Based on Video Data and Semi-Supervised Neural Networks |
AgriEngineering |
F Heinrich, M Wutke, PP Das, M Kamp, M Gültas, und AO Schmitt |
Identification of Regulatory SNPs Associated with Vicine and Convicine Content of Vicia faba Based on Genotyping by Sequencing Data Using Deep Learning |
Genes |
M Wutke |
Deep Feedforward Neural Networks |
Learning Deep |
M Wutke, M Gültas, I Traulsen, und AO Schmitt |
Automatische Unterscheidung von Verhaltensmustern bei Schweinen auf der Basis von Anomalieerkennung durch ein neuronales Konvolutionsnetzwerk |
40. GIL-Jahrestagung, Digitalisierung für Mensch, Umwelt und Tier |
Für Publikationen siehe auch ResearchGate.