Dr. Paul Christian Wallbott

"Als Trainer ist mein Ziel klar: Ich möchte Teilnehmende in die Lage versetzen, theoretisches Wissen in praktische Anwendungen zu überführen. Das geschieht durch die Vermittlung von fundiertem Grundwissen und praxisnahen Beispielen. Auf diese Weise möchte ich Teilnehmenden ermöglichen, echten Mehrwert für Unternehmen generieren und zwischen Realität und Hype differenzieren zu können."

Physiker (Dr.). Data Scientist. Trainer und Berater im Bereich Data Science.

Künstliche Intelligenz und Machinelles Lernen. Entwicklung von Strategie und Anwendungsfällen, technische Umsetzung und Operationalisierung. Aktuell liegt mein Fokus auf dem Thema NLP, insbesonere große Sprachmodelle.

• Seit 2022: Data Scientist, Gießen
• 2020-2022: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Sankt Augustin
• 2020: Hessen-Ideen Stipendiat, Startup in Computer Vision
• 2016-2020: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Justus-Liebig-Universität, Gießen

• Zertifizierter Data Scientist (Analytics, ML-OPS, Computer Vision), Fraunhofer IAIS, Sankt Augustin
• Promotion theoretische Physik, Justus-Liebig-Universität, Gießen
• Studium der Physik, Justus-Liebig-Universität, Gießen und University of Washington, Seattle

• Deutsch
• Englisch

• Wallbott, P.C. et al. (2023). Examining Speaker and Keyword Uniqueness: Partitioning Keyword Spotting Datasets for Federated Learning with the Largest Differencing Method
• P. Aichroth, C. Antes, P. Gembatzka, H. Graf, D. Johnson, M. Jung, T. Kämpfe, T. Kleinberger, T. Köllmer, T. Kuhn, C. Kutter, J. Krüger, D. Loroch, H. Lukashevich, L. Zhang, N. Laleni, J. Leugering, R. Fernández, L. Mateu, S. Mojumder, B. Prautsch, K. Roscher, S. Schneickert, F. Vanselow, P. Wallbott, O. Walter and N. Weber. (2021). Special SEC-Learn: Sensor Edge Cloud for Federated Learning.
• Hengstmann E, Weil E, Wallbott P.C., Tamminga M, Fischer EK. (2021). Microplastics in lakeshore and lakebed sediments - External influences and temporal and spatial variabilities of concentrations.
• Wallbott, P.C. & Eichmann, Gernot & Fischer, Christian. (2020). Disentangling different structures in heavy-light four-quark states.

• Life Science & Pharma
• Angewandte KI-Forschung
• Start Up