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Zehn Hochschulen Ein Ziel

Die FHNW umfasst 10 Hochschulen mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Wählen Sie eine Hochschule aus, um deren spezifische Kurse, Studiengänge und Informationen zu sehen.

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    Personenverzeichnis

    Prof. Dr. Daniel Perruchoud,

    Jobbezeichnung/Tätigkeit der Person
    Dozent für Data Science

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    Kontakt

    Telefon
    +41 56 202 83 41 (Direkt)
    E-Mail
    daniel.perruchoud@fhnw.ch

    Adresse

    Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW
    Hochschule für Informatik
    Bahnhofstrasse 6
    5210 Windisch

    Tätigkeiten an der FHNW

    Dozent für Data Science am Institut für Data Science FHNW

    Lehrtätigkeiten

    Im Bachelor of Science in Data Science

    • Explorative Datenanalyse,
    • Anwendungen in Machine Learning
    • Natural Language Processing
    • Betreuer von Bachelor-Projektarbeiten

    Im Master of Science in Engineering MSE

    • Fortgeschrittenes Natural Language Processing
    • Betreuer von Master-Studierenden

    Forschungsschwerpunkte

    • Natural Language Processing Anwendungen
    • AI-basiertes Information Retrieval
    • Machine Learning Anwendungen für Prozess- und Produktoptimierung

    Profil

    Projekte

    2025: Robust Swiss German Speech-to-Text System for Multi-Speaker Psychological Dialogues (in progress, Innosuisse funded)

    2025: Low-latency Swiss German AI agents (in progress, Company funded)

    2025: Artificial Intelligence Integration into the Safety Reporting System (in progress, Company funded)

    2025: Schweizerdeutsch-to-LLM (in progress, Company funded)

    2025: Robust visual identification of UI elements in business process testing (in progress, Innosuisse funded)

    2025: Verwendung von Natural Language Processing und Generativer Künstlicher Intelligenz zur effizienten Informationsextraktion (in progress, Company funded)

    2025: Enhancing Patient Education with AI Avatars in Preoperative Care: Feasibility of German LLMs (Innosuisse funded)

    2025: LUKE App for visual cloth discrimination (Innosuisse funded)

    2025: Optimierung des Produktionsprozesses von Strom- und Spannungswandlern mit Machine Learning (Company & HTZ funded)

    2025: AI-based Solutions for FtO Assessment in Technical Patent Searches (Company & HTZ funded)

    2024: «KI-Tutor für Studierende» - Effiziente Informationsextraktion mit Retrieval Augmented Generation (FHNW funded)

    2024: «RockPulse» - Sensing precursors of landslide accelerations in ambient vibration data (Innosuisse funded)

    2024: «AI-Selfie@ENTER» - Developing personalized selfies with generative AI (FHNW funded)

    2024: Understanding Client Sentiment with NLP from Small Data (Company & HTZ funded)

    2024: Introduce data-driven development and operation in device qualification (Innosuisse funded)

    2022: Enhancing DSM’s Third Party Patent Monitoring with Machine Learning and Natural Language Processing (Company funded)

    2021: ML-based visual quality monitoring for Hybrid Photon Counting device manufacturing (Innosuisse funded)

    2020: Condition Monitoring and Predictive Maintenance for Wind Turbines Developed on Massive Wind Park Sensor Data (Innosuisse funded)

    Biografie

    1986-1991

    Physikstudium mit Vertiefung in theoretischer Festkörper-Physik (dipl. phys. ETH Zürich, Schweiz)

    1992-1996

    Doktorat im Bereich Klimafolgenforschung (Dr. sc. nat. ETH Zürich, Schweiz)

    1997-1999

    Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Bundesamt für Umwelt / eidg. Forschungsanstalt WSL Birmensdorf, Schweiz

    1999-2000

    Analytical Consultant bei NCR / Teradata Wallisellen

    2000-2008

    Data Scientist bei UBS Schweiz AG Zürich, Schweiz

    2009-2018

    Senior Data Scientist und Teamleiter bei UBS Schweiz AG Zürich, Schweiz

    Seit 2019

    Professor an der FHNW in Brugg-Windisch, Schweiz

    LinkedIn

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