Bereits während seines Informatikstudiums an der Universität Erlangen legte er seinen Schwerpunkt auf die Mustererkennung und die Spracherkennung. Auch in der Zeit seiner Promotion zum Dr.-Ing. (in Erlangen und Berkeley/Kalifornien) lag sein Focus auf dem Gebiet der Spracherkennung und -verarbeitung. Nachdem er sich als Postdoc in Berkeley genauer mit der automatischen Schlüsselwortsuche in Audioarchiven (keyword search) beschäftigt hatte, gründete er gemeinsam mit einem weiteren Doktoranden die Remeeting, Inc., ein spin-off-Unternehmen. Ziel waren (Weiter-)Entwicklung und Vertrieb einer Software, mit deren Hilfe Sprachaufnahmen (aus Meetings, Callcentern, Vorlesungen) durchsucht und gleichzeitig entsprechende Dokumente erzeugt werden können.
„Unterstützt durch Venturekapital und Forschungsprojekte wird Remeeting als voll skalierbare Cloud- und Web 2.0-Anwendung entwickelt und vertrieben.“, so Prof. Dr. Riedhammer.
Seine Lehrtätigkeit an unserer Fakultät startet Prof. Dr. Korbinian Riedhammer im Lehrbereich Programmierung.
Neben den bereits genannten Schwerpunkten bzw. Interessengebieten befasst sich Prof. Dr. Riedhammers in der Forschung mit Deep Learning sowie dessen Anwendung und Skalierung in der Cloud.
Nachgefragt
> Was macht ein Studium der (Wirtschafts-) Informatik so empfehlenswert?
Prof. Dr. Riedhammer: „Informatik ist nach wie vor ein krisenfester Berufszweig mit sehr guten Berufsaussichten, und das nicht nur finanziell: flexible Arbeitszeiten und –orte auf der einen, Aufgabenvielfalt vom Entwickler zum Manager/Analysten auf der anderen Seite bieten zahlreiche Möglichkeiten für die eigene Berufs- und Lebenssituation. …
Für mich war schon früh klar dass mich die Informatik fasziniert und ich Spaß an ihr habe. „
> Worauf legen Sie in Ihren Lehrveranstaltungen besonderes Augenmerk?
Prof. Dr. Riedhammer: „Gerade an den Hochschulen legen wir besonders Wert auf moderne und angewandte Lehre, immer nah am Puls des Fortschritts. … Ich freue mich darauf den Studierenden die Grundlagen der modernen Softwareentwicklung zu vermitteln. Weiterhin möchte ich sie auch an moderne Methoden der angewandten Mustererkennung wie z.B. Spracherkennung sowie deren Skalierung heranführen, da Maschinelles Lernen definitiv ein dominierendes Feld geworden ist. … Ebenso wichtig ist mir … aber auch eine fundierte theoretische Ausbildung, da diese weitaus langlebiger ist.“