Masterarbeit: Out-of-distribution Detektion Mittels
vor 2 Monaten
Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.
Du willst Erfahrungen in einem modernen und professionellen Team sammeln und dabei aus der Nähe mitbekommen, wie Forschung und Entwicklung im Bereich der Mensch-Maschine-Interaktion abläuft? Dann bist du bei uns richtig Am Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB machen wir aus neuesten wissenschaftlichen Erkenntnissen technische Innovationen und wollen so unseren Beitrag dazu leisten, die Zukunft zu gestalten.
Die Verteilung der Trainingsdaten für ein neuronales Netz ist entscheidend für die zu erwartende Leistung bei einer bestimmten Verteilung der Zieleingabedaten. Wenn sich die Daten während der Inferenzphase stark von den Trainingsdaten unterscheiden, kann dies zu unvorhersehbaren und möglicherweise falschen Entscheidungen des Netzes führen. Dies ist z. B. der Fall, wenn sich die Umgebung, in der das Netz eingesetzt wird, grundlegend von der Umgebung unterscheidet, aus der die Trainingsdaten generiert wurden.
Neuronale Netze sind oft nicht in der Lage zu erkennen, wenn ihre Vorhersagen aufgrund ungünstiger Eingangsdaten falsch sein könnten. Die Out-Of-Distribution Erkennung stellt fest, ob die Eingabedaten innerhalb des Datenbereichs liegen, für den eine sichere Leistung des Netzes erwartet werden kann. Sie gibt also Auskunft darüber, ob die Ausgabe des neuronalen Netzes derzeit vertrauenswürdig ist oder nicht. Ziel der Arbeit ist es ein Modul zu entwickeln, das bewertet, zu welchem Grad die aktuellen Eingabedaten eines neuronalen Netzes innerhalb der Distribution der Trainingsdaten liegen und so eine Sicherheitsabschätzung des Erkennungsergebnisses des Netzwerks durchführt.
Du hast Lust, deine Masterarbeit bei uns zu schreiben? Dann bewirb dich jetzt Nur zehn Minuten Fußweg vom Campus Süd des KIT entfernt, wartet deine Chance, Teil unserer renommierten Forschungseinrichtung zu werden.
**Was Du bei uns tust**
- Literaturrecherche zu aktuellen Verfahren zum Thema Out-Of-Distribution Detektion
- Konzeptionierung und Implementierung eines Verfahrens zur Bewertung der Distribution von Bilddaten
- Evaluation des konzipierten Verfahrens
**Was Du mitbringst**
- Du bist immatrikuliert (Uni / FH) und studierst Informatik oder eine vergleichbare Fachrichtung und
- Du hast Kenntnisse in den Bereichen Bildverarbeitung und maschinelles Lernen
- Du kennst dich aus mit Python oder C++
**Was Du erwarten kannst**
- Gute Anbindung an den ÖPNV
- Arbeit an der Schnittstelle zwischen Jetzt und Zukunft
- Offenes und kommunikatives Arbeitsklima sowie eine intensive Betreuung durch Teammitglieder unserer Abteilung
- Ideale Bedingungen für praktische Erfahrungen neben dem Studium
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
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.
**Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen**
**Bei Fragen wende dich gerne an**:
Gerrit Holzbach
Telefon +49 721 6091-364
Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
Kennziffer: 64155 Bewerbungsfrist:
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vor 2 Monaten
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vor 2 Monaten
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Masterarbeit: Text-bild Repräsentationslernen Für
vor 2 Monaten
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Masterarbeit: Deep Learning-basierte Fehler
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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in
vor 1 Woche
Karlsruhe, Deutschland Pädagogische Hochschule Karlsruhe VollzeitFür das an der Professur für Bildungssoziologie angesiedelte Horizon Europe Projekt »LINEup - Longitudinal Data for Inequalities in Education« ist zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Stelle als Es handelt sich um eine 65 %-Stelle, die Vergütung erfolgt nach Entgeltgruppe 13 TV-L. Die Stelle ist befristet bis zum 31.Diese quantitative Kartierung wird...
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Bachelor-/masterarbeit Zum Thema
vor 2 Monaten
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Werkstudent Künstliche Intelligenz
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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in
vor 4 Wochen
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Karlsruhe, Deutschland innovation in traffic systems SE VollzeitDas erwartet Dich: Zum Einstieg recherchierst und analysierst du relevante Literatur zum Thema Ökobilanzierung/ Carbon Footprint von Verkehrsdienstleistungen Du führst eine quantitative Bestimmung von Treibhausgas-Emissionen als auch der Kosten einer Ampelvorrangschaltung für verschiedene ÖPNV-Fahrzeuge über ihren gesamten Lebensweg durch Du...
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