Prof. Dr. Michael Kohlegger

Senior Lecturer +43 512 2070 - 4334 michael.kohlegger@mci.edu

Prof. Dr. Michael Kohlegger ist Lektor für Data Engineering, Data Science und Software Development am Management Center Innsbruck. Bis September 2024 ware er Vizerektor der FH Kufstein Tirol und leitet die Studiengänge Data Science & Intelligent Analytics, Web Engineering & IT Solutions, sowie Coding & Digital Design. In seiner Arbeit beschäftigt er sich mit der Speicherung und Analyse von Daten. Dabei steht eine ganzheitliche Verarbeitung der Daten - von der Erhebung bis zur Analyse - im Fokus seiner Betrachtung. Neben seiner Leitungs- und Lehrtätigkeit an der FH Kufstein Tirol und der Universität Innsbruck, berät er Unternehmen bei der Umsetzung von datengetrieben Projekten. Nach Studium und Promotion an der Universität Innsbruck im Bereich Wirtschaftsinformatik war er mehrere Jahre in der Wirtschaft tätig, bevor er dem Ruf an die FH Kufstein Tirol folgte.

Berufliche Erfahrung

10/2024 - heute
Senior Lecturer in Data Science - FH Kufstein Tirol - University of Applied Sciences
10/2024 - heute
Senior Lecturer in Information Systems - WU - Wirtschaftsuniversität Wien
10/2024 - heute
Professor for Data Science & Data Engineering - MCI | Die Unternehmerische Hochschule
12/2021 - 09/2024
Director of Studies - FH Kufstein Tirol - University of Applied Sciences
11/2021 - 09/2024
Vice Rector - FH Kufstein Tirol - University of Applied Sciences
09/2017 - 12/2021
Vice Director of Studies - FH Kufstein Tirol - University of Applied Sciences
07/2016 - 09/2024
Professor for Data Science & Data Engineering - FH Kufstein Tirol - University of Applied Sciences
12/2013 - 06/2016
Business Analyst - SOS Children's Villages International
04/2013 - 09/2013
Research Assistant - University of Innsbruck
04/2009 - 03/2013
University Assistant - University of Innsbruck

Ausbildung

10/2009 - 06/2013
Dr. - University of Innsbruck
Business Informatics
10/2004 - 06/2008
Mag. - University of Innsbruck
Business Informatics

Lehr- und Vortragstätigkeit

10/2012 - 07/2015
Private Universität für Gesundheitswissenschaften, Medizinische Informatik und Technik
Information Systems
01/2009 - 07/2015
WIFI Tirol
Technical Mathematics

Praxisrelevantes Forschungsprojekt

01/2023 - 09/2024
Co-Project Leader and Co Scientific Advisor - FH Kufstein Tirol - University of Applied Sciences
Vision2Move-Multi-Object Tracking in Mobility Systems
07/2022 - heute
Co- Project Leader and Lead Scientific Advisor - FH Kufstein Tirol - University of Applied Sciences
ALMODA - Anomaly detection for detecting faulty signals in autonomous mobility
12/2018 - 12/2020
Project member - FH Kufstein Tirol - University of Applied Sciences
Digital map for culinary experiences and training program for Tyrolean restaurants
02/2018 - 08/2021
Project leader - FH Kufstein Tirol - University of Applied Sciences/TWF
Usability of voice assistants
01/2018 - 04/2021
Project Member and Project Lead FH Kufstein - FH Kufstein Tirol - University of Applied Sciences/Tiroler Leuchtturmförderung
Digital Tourism Expert

Funktion in Berufsverbänden bzw. akademischen Verbänden

05/2020 - heute
Conference Board - International Conference on AI Research

Kapitel in Fachbüchern

Kohlegger M., Ploder C. (2018). Data Driven Knowledge Discovery for Continuous Process Improvement. In North K., Maier R., Haas O. (Eds.), Knowledge Management in Digital Change (pp. 65 - 81). Wiesbaden: Springer, https://doi.org/10.1007/978-3-319-73546-7_4

Beitrag in Konferenzband (peer reviewed)

Ascher, Sabine, Mirjam Klammsteiner, Michael Kohlegger. 2023. "Can you trust in me? A qualitative literature review on validation techniques for multi-sensory environments in autonomous driving." In: Proceedings of the Scientific Computing Conference 2023, Graz. pp. 136-141. https://2023.scientific-computing-conference.fh-joanneum.at/wp-content/uploads/sites/2/2023/04/Conference-Proceedings-Scientific-Computing.pdf
Klammsteiner, Mirjam, Mario Döller, Patrik Golec, Michael Kohlegger, Ehtsham Rashid, Stefan Mayr. 2023. "Vision based stationary railway track monitoring system." In Proceedings of the 33th FRUCT conference, IEEE Explore, Zilina, Slovakia. doi: 10.23919/FRUCT58615.2023.10143067
Ploder, C., & Kohlegger, M. (2018). A Model for Data Analysis in SMEs Based on Process Importance. In Knowledge Management in Organizations: 13th International KMO 2018, Proceedings (pp. 26-35). Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-95204-8_3