Prof. Dr. Christoph Zimmer

Profil

  • Seit 2025: Professur für Data Science und Künstliche Intelligenz, Duale Hochschule Baden-Württemberg Mannheim
  • 2017 – 2025: Forschungsingenieur (seit Dezember 2022 mit Fachverantwortung) am Bosch Center for Artificial Intelligence: Entwicklung von Machine Learning basierten Algorithmen für Safe Active Learning.
  • 2015 – 2017: Postdoctoral Associate in Epidemiology of Microbial Diseases, Yale School of Medicine / Public Health: Kalibrierung und Vorhersage für stochastische Kompartmentmodelle
  • 2012 – 2015: Wissenschaftlicher Mitarbeiter am BIOMS (Zentrum für Modellierung und Simulation in den Biowissenschaften), Universität Heidelberg: Parameterschätzung und Versuchsplanung für nichtlineare, intrinsisch stochastische Signalwege; mit Gastaufenthalten am
    • MIT (Massachusetts Institute of Technology) in Thilly's Arbeitsgruppe: Entwicklung eines mathematischen Modells für die Sterblichkeitsraten bei Krebs (Okt – Dez 2013)
    • Harvard School of Public Health in Cohen's Arbeitsgruppe: Analyse und Vorhersage für epidemiologische Modelle (Juli – Aug 2014)
  • 2012: Dr. rer. nat. in Mathematik (Magna cum laude / 1.0) am BioQuant, Universität Heidelberg, „Parameterschätzung für stochastische Modelle biochemischer Reaktionen“, Betreuer: Prof. Bock, Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen
  • 2010: Bachelor of Arts (Politische Ökonomie), Universität Heidelberg
  • 2008: Diplom in Mathematik, Universität Heidelberg: „Optimales Design für Parameterschätzung bei stochastischen Prozessen“
  • Since 2025: Professor for Data Science at Duale Hochschule Baden-Württemberg, Mannheim 
  • 2017 – 2025 Research Scientist (since December 2022 Lead Research Scientist), Bosch Center for Artificial Intelligence
  • 2015 – 2017: Postdoctoral Associate in Epidemiology of Microbial Diseases, Yale School of Public Health
  • 2012-2015: Postdoctoral researcher at BIOMS (Center for modeling and simulation in
  • the Biosciences), University of Heidelberg with research guest stay at
    • Harvard School of Public Health: July – Aug 2014
    • MIT (Massachusetts Institute of Technology) Oct – Dec 2013
  • 2012: Ph.D. in Mathematics, University of Heidelberg
  • 2010: Bachelor of Arts (Political economics), University of Heidelberg
  • 2008: Diploma in mathematics University of Heidelberg

  • Mathematische Grundlagen und Machine Learning
  • Grundlagen Lineare Algebra und Analysis 
  • Fortgeschrittene Lineare Algebra und Analysis 
  • Statistik (als Teil von Mathematik II)
  • Künstliche Intelligenz und Machine Learning 
  • Intelligence Engineering 
  • Reinforcement Learning 
  • Schlüsselqualifikationen – Wissenschaftliches Arbeiten 

Mein Forschungsschwerpunkt ist im Dreieck aus interdisziplinärer Mathematik, Künstlicher Intelligenz und verschiedenen Fachgebieten, die von Biologie über Epidemiologie bis zu Ingenieurswissenschaften reichen. 

Methodisch liegt der Fokus auf sequentieller Versuchsplanung, auch unter Sicherheitsbedingungen (Safe Active Learning), und hybrider Modellierung in Form von Kombination herkömmlicher gleichungsbasierter Modelle mit machine-learning-basierten Komponenten.

Meine aktuellen Publikationen finden Sie in meinem Google-Scholar-Profil.

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Google Scholar

Gern betreue ich Bachelor-Arbeiten in den Themenbereichen:
 

  • Weiterentwicklung von Machine-Learning-Algorithmen
  • Training und Evaluation von Modellen und ihren mathematischen Aspekten 
  • Probabilistische Modellierung

Falls das Ihr Interesse weckt, melden Sie sich gern für eine initiale Absprache Ihrer möglichen Themenwahl zusammen mit Ihrem firmenseitigen Mentor.