Vedant Pandey
Vedant Pandey – Tech Innovator | Student Leader | MINT-Enthusiast Ich bin leidenschaftlicher Technik-Enthusiast und angehender Ingenieur mit besonderem Interesse an Künstlicher Intelligenz, Robotik und Datenwissenschaften. Als Gründer und Vorsitzender von Teen Tech Munich e.V. habe ich es mir zur Aufgabe gemacht, junge Menschen für MINT-Berufe zu begeistern und ihnen die Möglichkeit zu geben, praktische Erfahrung in zukunftsweisenden Technologien zu sammeln. Meine bisherigen Erfolge umfassen unter anderem: Schülersprecher (2023/24) – Organisation eines groß angelegten Sportturniers mit 15 Schulen und Leitung zahlreicher Schulprojekte. Leitung des preisgekrönten Robotik-Teams „GO ROBOT“ – Mehrfacher deutscher Meister und DACH-Finalist, 3× Qualifikation für Weltfinale. Werkstudent bei Check24 – Erste Berufserfahrung als Data Scientist mit Fokus auf KI-gestützte Datenanalysen. Nationaler Sieger beim Europäischen Jugendparlament 2025 – Vertretung Deutschlands bei der internationalen Runde in Barcelona. Gewinner des Bayerischen Jugendpreises 2024 – Auszeichnung für herausragendes gesellschaftliches Engagement.
Projekt
AI Fall detection with gyro sensors
https://github.com/babybro06/Fall_detection_with_gyroThis project focuses on detecting falls using data from a gyroscope sensor. By combining Convolutional Neural Networks (CNN) for feature extraction and Long Short-Term Memory (LSTM) networks for handling sequential data, along with an Attention mechanism, the system aims to identify fall events with high accuracy. Features Data Preprocessing: Gyroscope sensor data is smoothed and segmented into windows for easier pattern recognition. Model Architecture: A hybrid model combining CNN, LSTM, and Attention mechanisms to capture spatial and temporal dependencies. Hyperparameter Tuning: The model uses Optuna for efficient hyperparameter optimization. Performance Evaluation: The system provides evaluation metrics like accuracy, precision, recall, and F1 score, along with confusion matrix visualizations. Graphical User Interface (GUI): A simple PyQt5.QtWidgets-based interface allows users to input gyroscope data and get predictions on whether a fall occurred or not.