Fraunhofer-Gesellschaft

Masterarbeit zum Thema: Entwicklung multimodaler KI-Modelle zur Erkennung kognitiver Ablenkung

Bayern · Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme (IMS)
Aufgaben
• 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-Modellen (z.B. in PyTorch) • Experimentelle Evaluierung an realen und Benchmark-Sensordaten zur Erkennung kognitiver Ablenkung im Fahrzeuginnenraum
Anforderungen
• Studium in 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 hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit
Redaktionelle Kurzfassung auf Basis der öffentlich zugänglichen Ausschreibung. Der vollständige Text steht bei der ausschreibenden Einrichtung. Zur Original-Ausschreibung →
Besonderheiten
Masterarbeit zum Thema: Entwicklung multimodaler KI-Modelle zur Erkennung kognitiver AblenkungMasterarbeit zum Thema: Entwicklung multimodaler KI-Modelle zur Erkennung kognitiver AblenkungDuisburgIMS - Mikroelektronische Schaltungen und Systeme
Schlagworte
KIMultimodale ModelleMachine LearningDeep LearningPyTorchFahrerzustandserkennungMasterarbeitComputer VisionAudio-VerarbeitungPythonLLMsJEPASelbstüberwachtes LernenAutomotiveForschung
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