Aufgaben
- Deep Learning & Computer Vision: Konzipiere und entwickle einen Autoencoder, um Sonar-Bilder effizient zu komprimieren und detailgetreu zu rekonstruieren.
- Optimierung mit Python & PyTorch: Implementiere innovative Verlustfunktionen, um die Rekonstruktionsqualität zu maximieren.
- Latent Space Analyse & Objekterkennung: Analyse des latenten Raums des Autoencoders, um eine klare Unterscheidung zwischen Bildern mit und ohne Objekte zu ermöglichen.
- Entwicklung von Methoden zur Visualisierung und Interpretation des latenten Raums.
- Dokumentation der Ergebnisse im Rahmen deiner Abschlussarbeit.
Profil
- Du belegst ein Studium einem MINT Fachgebiet, z. B. Informatik, Elektrotechnik, Maschinenbau, Mathematik oder Physik.
- Du verfügst über gute Python Programmierkenntnisse, erste Erfahrung mit
Autoencodern oder neuronalen Netzen sind von Vorteil. - Du kannst dich eigenständig in neue Themen einarbeiten.
- Du bist ein kreativer Kopf und zeichnest dich durch eine kommunikative Art, welche Du in verschiedenen Fachdiskussionen einbringst, aus.
- Du kommunizierst sehr gut in Deutsch und Englisch in Wort und Schrift.
Das bieten wir
Durch das A-LAB bietet ATLAS ELEKTRONIK Promovenden und Studierenden die Chance, in einem agilen Umfeld mit einem interdisziplinären Team an wissenschaftlichen Themen mit hohem Anwendungsbezug zu arbeiten. Im Rahmen Ihrer Promotion bekommen Sie im A-LAB die Möglichkeit, gemeinsam mit Studierenden an Ihrem wissenschaftlichen Thema zu arbeiten. Durch das Promotionsprogramm der ATLAS ELEKTRONIK werden Sie sowohl technisch, fachlich als auch mit Expertise im Promotionsverfahren mit einer jeweils zu bestimmenden Universität unterstützt.
Kontakt
Pia Meier
+49 431 700 4183
