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Abschlussarbeit im Deep Learning

Aufgaben

Moderne Algorithmen, die deep neural networks (DNNs) verwenden, werden in vielen Bereichen eingesetzt: medizinische Diagnose, autonomes Fahren, Spracherkennung usw. Die in realen Anwendungen verwendeten Daten (d. h. Datensätze, die nicht aus der Forschung stammen) sind jedoch häufig falsch beschriftet, sei es aufgrund eines Fehlers beim Labeln, eines schwer zu beschriftenden Datensatzes oder aus anderen Gründen. Solche verrauschten Label können den Trainingsprozess von DNNs stark beeinträchtigen, was zu einer geringeren Performance oder langen Konvergenzzeiten führt. Auf der Grundlage unserer jüngsten Arbeiten wollen wir neuartige Algorithmen erforschen, die Unsicherheitsschätzungen von DNNs nutzen, um verrauschte Labels zu identifizieren und möglicherweise zu korrigieren.

  • Während Ihrer Masterarbeit erarbeiten Sie sich einen Überblick über die bestehende wissenschaftliche Literatur im Bereich der Unsicherheit und der verrauschten Etiketten.
  • Sie arbeiten sich in den bestehenden Ansatz und Code (PyTorch) ein.
  • Des Weiteren implementieren und optimieren Sie State-of-the-Art-Algorithmen zur Identifizierung und/oder Korrektur verrauschter Beschriftungen. Anwendung Dieser Algorithmen werden auf den ausgewählten Anwendungsbereich, wie z. B. Object Detection und semantische Segmentierung angewendet.
  • Nicht zuletzt integrieren Sie neue Ideen zur Verbesserung der Algorithmen und des Benchmarking mit bestehenden Ansätzen.
Profil
  • Ausbildung: Masterstudium eines natur- und ingenieurwissenschaftlichen Bereichs, wie z. B. Maschinelles Lernen, Informatik, Mathematik, Statistik, Physik, Kybernetik, Elektrotechnik oder Maschinenbau mit sehr guten Noten
  • Persönlichkeit und Arbeitsweise: intrinsisch motiviert, eigenständig und zuverlässig
  • Erfahrungen und Know-How: gute Kenntnisse und praktische Erfahrung im Bereich Deep Learning und/oder Computer Vision, sehr gute bis gute Kenntnisse in Python sowie sehr gute Kenntnisse eines Deep Learning Frameworks, idealerweise Pytorch oder Tensorflow
  • Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch und gutes Englisch
Stunden:
Vollzeit
Art des Stellenangebotes:
Intern

Fähigkeiten

  • Es ist kein Abschluss erforderlich

Was wir bieten

Vertrag:
Vollzeit