Masterarbeit zum Thema: Entwicklung multimodaler KI-Modelle zur Erkennung kognitiver Ablenkung
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Hier sorgen Sie für Veränderung
- Literaturrecherche und Einordnung des aktuellen Stands der Technik von multimodalen KI-Modellen
- Analyse und Auswahl geeigneter Machine-Learning-Methoden für die Implementierung
- Konzeption, Implementierung und Training von multimodalen und Selbstüberwachten KI-/Machine-Learning-Modelle (z.B. in PyTorch)
- Experimentelle Evaluierung an realen und Benchmark-Sensordaten
- Studium in den Bereichen Informatik, Elektrotechnik, Data Science, KI oder vergleichbarer Disziplinen
- Sehr gute bis gute Studienleistungen
- Sehr gute Kenntnisse in Machine Learning/Deep Learning
- Gute Programmierkenntnisse in Python und gängigen ML-Frameworks
- Ausgeprägte Eigeninitiative, Einsatzbereitschaft und Freude an experimenteller Forschung
- Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit
- Vielfältige Einblicke in die Arbeit von wissenschaftlichen Mitarbeitenden an einem Forschungsinstitut
- Möglichkeit, das Wissen aus dem Studium direkt anzuwenden
- Vergütung, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeitmodell) und ein fester Urlaubsanspruch
- Zentrale Lage direkt neben dem Campus Duisburg (Linie 933: Haltestelle Universitätsstraße)
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
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Bitte übermitteln Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, chronologischer Lebenslauf, aktueller Notenspiegel im Studium, Arbeitszeugnisse bisheriger beruflicher Erfahrungen/ Praktika).
Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne:
Frau Irini Tsiftsi
Tel.: 0203-3783-268
www.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS
www.ims.fraunhofer.de
Kennziffer: 84733 Bewerbungsfrist:
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