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Informationen zur Anzeige:

Studentische Hilfskraft zur Anwendung von Machine Learning in der Systemsimulation
Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF
Darmstadt-Kranichstein
Aktualität: 26.06.2024

Anzeigeninhalt:

26.06.2024, Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF
Darmstadt-Kranichstein
Studentische Hilfskraft zur Anwendung von Machine Learning in der Systemsimulation
Ihre Aufgaben:
Literaturrecherche und Vergleiche von Machine Learning Verfahren zur Objekterkennung und -klassifizierung sowie zur Integration nicht-bildbasierter Informationen in Machine Learning Pipelines Preprocessing von Bilddaten Erstellung bzw. Erweiterung einer Machine Learning Pipeline zur Objekterkennung und Klassifizierung von Schadensbildern an Elastomeren Integration weiterer (nicht-bildbasierter) Informationen in die Machine Learning Pipeline Dokumentation und Präsentation der Vorgehensweise und der Ergebnisse
Das bringen Sie mit:
Studium der Fachrichtung Informatik oder vergleichbar Gute Kenntnisse in Machine Learning/ Deep Learning-Verfahren, Python zwingend erforderlich Erfahrung mit TensorFlow oder PyTorch Kenntnisse in Bildverarbeitung und angewandter Object Detection Kenntnisse mit Gitlab wünschenswert Gute Deutschkenntnisse Reststudiendauer von mind. 12 Monaten

Fachrichtung

Art des Angebots

Standorte

Studentische Hilfskraft zur Anwendung von Machine Learning in der Systemsimulation

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Fraunhofer-Institut für Betriebsfestigkeit und Systemzuverlässigkeit LBF
Darmstadt-Kranichstein