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<!DOCTYPE html>
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<!DOCTYPE html>
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<html lang="de">
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<html lang="de">
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<meta charset="UTF-8" />
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@@ -7,9 +8,12 @@
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<title>Marvins Portfolio</title>
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<title>Marvins Portfolio</title>
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<link rel="preconnect" href="https://fonts.gstatic.com" crossorigin />
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<body>
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<!-- MOBILE BAR -->
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<!-- MOBILE BAR -->
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@@ -44,7 +48,9 @@
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<!-- HERO -->
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<!-- HERO -->
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<section id="hero" data-nav="Start" class="hero-section">
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<section id="hero" data-nav="Start" class="hero-section">
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<h1>Hallo!</h1>
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<h1>Hallo!</h1>
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<p>Ich studiere Medieninformatik im Bachelor und habe im Rahmen meines Studiums praktische Erfahrungen in verschiedenen Projekten gesammelt. Besonders gerne arbeite ich an Projekten, in denen ich neue Technologien ausprobieren und vertiefen kann, aktuell vor allem im Bereich Machine Learning.</p>
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<p>Ich studiere Medieninformatik im Bachelor und habe im Rahmen meines Studiums praktische Erfahrungen in
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verschiedenen Projekten gesammelt. Besonders gerne arbeite ich an Projekten, in denen ich neue Technologien
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ausprobieren und vertiefen kann, aktuell vor allem im Bereich Machine Learning.</p>
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<div class="hero-links">
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<div class="hero-links">
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<a class="text-link" href="https://github.com/marvinkrausser" target="_blank">GitHub ↗</a>
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<a class="text-link" href="https://github.com/marvinkrausser" target="_blank">GitHub ↗</a>
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</div>
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</div>
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@@ -68,21 +74,21 @@
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const PROJECTS = [
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const PROJECTS = [
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{
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id: "pixelcnn",
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id: "pixelcnn",
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title: "PixelCNN",
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title: "PixelCNN Bildgeneration",
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description: "Deep Learning-Modell basierend auf PixelCNN zur generativen Bildsynthese mit PyTorch.",
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description: "Autoregressives Deep Learning-Modell basierend auf PixelCNN zur generativen Bildsynthese mit PyTorch.",
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tags: ["Python", "PyTorch"],
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tags: ["Python", "PyTorch", "CUDA"],
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github: "https://github.com/MarvinKrausser/pixelcnn",
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github: "https://github.com/MarvinKrausser/pixelcnn",
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blocks: [
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{
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label: "",
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label: "",
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heading: "Bildgenerierung mit Deep Learning",
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heading: "Bildgenerierung mit Deep Learning",
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text: "Das Modell verwendet Convolutional Neural Networks und Deep Learning zur Generierung von Bildern. Als Trainingsdatensatz wurden die MNIST-Digits verwendet. Zusätzlich kann das Modell gezielt mit Klassen als Eingabe gesteuert werden, wie im Beispiel mit den Ziffern von 0 bis 9 gezeigt. Aufgrund begrenzter Ressourcen ist mein Modell auf Datensätze mit niedriger Komplexität beschränkt.",
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text: "Das Modell verwendet Convolutional Neural Networks und Deep Learning zur Generierung von Bildern. Als Trainingsdatensatz wurden die MNIST-Digits verwendet und mittels CUDA auf einer GPU trainiert. Zusätzlich kann das Modell gezielt mit Klassen als Eingabe gesteuert werden, wie im Beispiel mit den Ziffern von 0 bis 9 gezeigt. Aufgrund begrenzter Ressourcen ist mein Modell auf Datensätze mit niedriger Komplexität beschränkt.",
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image: "images/mnist_conditioned_gen_results_cropped.png",
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image: "images/mnist_conditioned_gen_results_cropped.png",
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},
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},
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{
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label: "",
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label: "",
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heading: "Seminararbeit",
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heading: "Seminararbeit",
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text: "Das Projekt entstand im Rahmen einer begleitenden <a class=\"text-link\" href=\"pdf_viewer.html?file=Seminararbeit.pdf\">Seminararbeit ↗</a> mit <a class=\"text-link\" href=\"pdf_viewer.html?file=Seminararbeit_Vortrag.pdf\">Vortrag ↗</a>.",
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text: "Das Projekt entstand begleitend zusätzlich zu einer <a class=\"text-link\" href=\"pdf_viewer.html?file=Seminararbeit.pdf\">Seminararbeit ↗</a> mit <a class=\"text-link\" href=\"pdf_viewer.html?file=Seminararbeit_Vortrag.pdf\">Vortrag ↗</a>.",
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image: "images/seminararbeit.png",
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image: "images/seminararbeit.png",
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}
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}
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]
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@@ -97,7 +103,7 @@ const PROJECTS = [
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{
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{
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label: "",
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heading: "Client",
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heading: "Client",
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text: "Der Game Client wurde mit Unity und C# entwickelt und basiert auf einem rundenbasierten Bewegungs- und Kartensystem. Sämtliche Designs wurden eigenständig erstellt. Ein <a class=\"text-link\" href=\"pdf_viewer.html?file=Team23_Benutzerhandbuch_BoC.pdf\">Benutzerhandbuch ↗</a> und <a class=\"text-link\" href=\"pdf_viewer.html?file=Team23_Entwicklerhandbuch_BoC.pdf\">Entwicklerhandbuch ↗</a> sind verfügbar.",
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text: "Der Game Client wurde mit Unity und C# entwickelt und basiert auf einem rundenbasierten Bewegungs- und Kartensystem. Sämtliche Designs wurden eigenständig erstellt. Auch ein <a class=\"text-link\" href=\"pdf_viewer.html?file=Team23_Benutzerhandbuch_BoC.pdf\">Benutzerhandbuch ↗</a> und <a class=\"text-link\" href=\"pdf_viewer.html?file=Team23_Entwicklerhandbuch_BoC.pdf\">Entwicklerhandbuch ↗</a> wurden erstellt.",
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image: "images/boardgame_demo.png",
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@@ -294,4 +300,5 @@ function scrollToSection(id) {
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Reference in New Issue
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