Pascal Sager

Arbeit an der ZHAW

Tätigkeit

PhD Student | Leiter AI Demonstrationen

Arbeits- und Forschungsschwerpunkte

AI, Deep Learning, Computer Vision, Natural Intelligence

Lehrtätigkeit

• Unterstützung Praktikum Artificial Intelligence 1 (BSc.)
• Unterstützung Praktikum Artificial Intelligence (MAS)
• Leitung Praktikum Machine Learning and Data Mining (BSc.)

Berufserfahrung

• Senior Data Scientist
  AlpineAI AG
  08 / 2023 - heute
• Vorstandsmitglied: Sustainable Impact Program
  Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
  08 / 2023 - heute
• Leiter GPU Infrastruktur und AI Demonstratoren
  Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
  07 / 2022 - 08 / 2023
• Wissenschaftlicher Assistent am Zentrum für KI
  Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
  09 / 2020 - 05 / 2022
• Software Engineer
  Spühl GmbH
  09 / 2018 - 09 / 2020
• Software Engineer PLC
  Hardinge Europa
  07 / 2015 - 08 / 2017
• Hardware Design Engineer
  Spühl GmbH
  08 / 2013 - 07 / 2015
• Lernender Automatiker
  Spühl GmbH
  08 / 2009 - 07 / 2013

Aus- und Weiterbildung

Ausbildung

• Master of Science / Data Science
  Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
  08 / 2020 - 08 / 2023
• Bachelor of Science / Informatik
  Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften
  08 / 2017 - 07 / 2020
• Techniker HF (ISCED 6) / Elektrotechnik
  ZBW - Zentrum für berufliche Weiterbildung
  08 / 2013 - 07 / 2016
• Automatiker EFZ / Automation
  GBS Gewerbliches Berufs- und Weiterbildungszentrum St. Gallen
  08 / 2009 - 07 / 2013

Netzwerk

Mitglied in Netzwerken

• data innovation alliance
• CLAIRE, the Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe
• Digital Futures Lab
• CLAIRE Rising Researchers Network
• Datalab, the ZHAW Data Science Laboratory
• CLAIRE, the Confederation of Laboratories for Artificial Intelligence Research in Europe
• Data Innovation Alliance

ORCID digital identifier

ORCID ID: 0000-0002-8084-2317

Auszeichnungen

Beste Gesamtleistung in der Fachrichtung Elektrotechnik der Höheren Fachschule
Electrosuisse
12 / 2016

Social Media

LinkedIn

Projekte

• Stability of self-organizing net fragments as inductive bias for next-generation deep learning / Teammitglied / laufend
• Machine Learning für Body Composition Analysis / Stellv. Projektleiter:in / laufend
• AUTODIDACT – Automated Video Data Annotation to Empower the ICU Cockpit Platform for Clinical Decision Support / Teammitglied / abgeschlossen
• RealScore – Scanning of Real-World Sheet Music for a Digital Music Stand / Teammitglied / abgeschlossen
• FWA: Visual Food Waste Analysis for Sustainable Kitchens / Teammitglied / abgeschlossen

Publikationen

• Tuggener, Lukas; Emberger, Raphael; Ghosh, Adhiraj; Sager, Pascal; Satyawan, Yvan Putra; Montoya, Javier; Goldschagg, Simon; Seibold, Florian; Gut, Urs; Ackermann, Philipp; Schmidhuber, Jürgen; Stadelmann, Thilo,

  2024.

  Real world music object recognition.

  Transactions of the International Society for Music Information Retrieval.

  7(1), S. 1-14.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.5334/tismir.157

• Sager, Pascal; Salzmann, Sebastian; Burn, Felice; Stadelmann, Thilo,

  2022.

  Unsupervised domain adaptation for vertebrae detection and identification in 3D CT volumes using a domain sanity loss.

  Journal of Imaging.

  8(8), S. 222.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.3390/jimaging8080222

• Tuggener, Lukas; Sager, Pascal; Taoudi-Benchekroun, Yassine; Grewe, Benjamin F.; Stadelmann, Thilo,

  2024.

  So you want your private LLM at home? : a survey and benchmark of methods for efficient GPTs [Paper].

  In:

  2024 11th IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS).

  11th IEEE Swiss Conference on Data Science (SDS), Zurich, Switzerland, 30-31 May 2024.

  IEEE.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/SDS60720.2024.00036

• Simmler, Niclas; Sager, Pascal; Andermatt, Philipp; Chavarriaga, Ricardo; Schilling, Frank-Peter; Rosenthal, Matthias; Stadelmann, Thilo,

  2021.

  A survey of un-, weakly-, and semi-supervised learning methods for noisy, missing and partial labels in industrial vision applications [Paper].

  In:

  Proceedings of the 8th SDS.

  8th Swiss Conference on Data Science, Lucerne, Switzerland, 9 June 2021.

  IEEE.

  S. 26-31.

  Verfügbar unter: https://doi.org/10.1109/SDS51136.2021.00012

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