Christian Heidorn

Christian Heidorn, M. Sc.

Department Informatik (INF)
Lehrstuhl für Informatik 12 (Hardware-Software-Co-Design)

Raum: Raum 02.128
Cauerstr. 11
91058 Erlangen

Curriculum Vitæ

since 2018 Researcher at the Department of Computer Science 12 (Hardware/Software Co-Design), Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg, Germany
2015 − 2018 M. Sc. Medical Engineering, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg, Germany
2012 − 2016 B. Sc. Medical Engineering, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg, Germany
1989 Born in Dachau, Germany

Teaching

WS 2024/2025 Grundlagen der Technischen Informatik
SS 2024 Grundlagen der Technischen Informatik
WS 2023/2024 Grundlagen der Technischen Informatik
SS 2023 Grundlagen der Technischen Informatik
WS 2022/2023 Grundlagen der Technischen Informatik
SS 2022 Grundlagen der Technischen Informatik
WS 2021/2022 Grundlagen der Technischen Informatik
SS 2021 Grundlagen der Technischen Informatik
WS 2020/2021 Grundlagen der Technischen Informatik
SS 2020 Grundlagen der Technischen Informatik
WS 2019/2020 Grundlagen der Technischen Informatik
SS 2019 Grundlagen der Technischen Informatik
WS 2018/2019 Grundlagen der Technischen Informatik

Supervised Theses

  • Synergistic Neural Network Compression through Tensor Decomposition and Pruning for Microcontrollers (MT)
  • Performance Analysis of Massively Parallel Processor Arrays: Comparison of CGRAs and TCPAs (MT)
  • Verfahren zum Durchsetzen funktionaler und nichtfunktionaler Programmeigenschaften zur Laufzeit einer Knieorthese auf Basis eines digitalen Zwillings (MT)
  • Machine-Learning-Based Control of a Robotic Hand using an EMG-based Armband (MT)
  • FPGA-Based Real-Time Processing of High-Resolution Electromyography Sensor Data (BT)
  • Compilergestützte Übersetzung eines Segmentierungs-CNNs auf TCPAs (BT)
  • Optimizing Robotic Bin‐Picking using Supervised and Imitation Learning on Virtual Reality Teleoperation Data (BT)
  • Analytische Evaluatoren zur Abschätzung der Chipfläche von prototypischen eng gekoppelten Prozessorfeldern (BT)
  • Empirical Modelling of Memory Access Times for Loop Accelerators (BT)
  • Inference Time Minimization of CNNs by Means of Filter Pruning on GPUs (BT)
  • Empirische Optimierung des Energiebedarfs einer mechatronischen Handprothese (BT)
  • Design and Evaluation of Tightly Coupled Processor Arrays with SIMD Functional Units to Accelerate Convolutional Neural Networks (MT)
  • Run-time Requirement Enforcement for Mapping Loop Programs onto Tightly Coupled Processor Arrays (BT)
  • Design Space Exploration of Approximative CNN-Inference with Variable Precision (MT)
  • Neuronale Netze mit langem Kurzzeitgedächtnis auf eng gekoppelten Prozessorfeldern (BT)
  • Evaluation of Methods for Efficient CNN-Inference on Embedded Devices (BT)

Open Theses

Research Interests

Research Projects

Publications

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