WIR BEI FRAUNHOFER BIETEN IHNEN AB SOFORT EINE SPANNENDE TÄTIGKEIT IM BEREICH
Maschinelles Lernen in der Bildverarbeitung - Studentische Hilfskraft


In aktuellen Forschungsprojekten am Fraunhofer IPA werden moderne maschinelle Lernverfahren für Anwendungen in der industriellen Bildverarbeitung eingesetzt. Ein Ziel ist dabei die künstliche Erzeugung sensorrealistischer Bilddaten. Dabei sollen verschiedene GAN-Architekturen auf die entsprechende Anwendung modifiziert, erprobt und evaluiert werden.
Die eingesetzten Methoden sollen die Optimierung von Produktionsprozessen und die automatisierte Fehlererkennung unterstützen. Hierfür stehen dem Fraunhofer IPA modernste Ressourcen, z.B. in Form eines Nvidia DGX (Tesla GPU-Cluster) zur Verfügung.
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Fachrichtung:

Automatisierungstechnik; Elektrotechnik; Informatik; Kybernetik; Luft- und Raumfahrttechnik; Maschinenbau; Mathematik; Mechatronik; Physik; Regelungstechnik; Softwaredesign; technische Informatik; Technologiemanagement; Wirtschaftsingenieurwesen

Was Sie mitbringen


1. Grundkenntnisse in der Programmierung von Python
2. Grundkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen
2.1 Grundkenntnisse über GANs
2.2 Grundkenntnisse über CNNs
3. Strukturiertes und selbstständiges Arbeiten

Was Sie erwarten können


Ihre Aufgaben werden Ihnen Erfahrungen in unterschiedlichen Bereichen des Maschinellen Lernens lehren.
Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht.
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

Johannes Kienle
Recruiting
Tel. +49 711 970-1153

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Kennziffer: IPA-2021-137 Bewerbungsfrist: -
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