Fraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis - Multi-modal traversability estimation for Autonomous Outdoor Navigation(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor Ort
Stuttgart
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis - Out-of-distribution detection + annotation for traversability estimation for robots(m/w/x)
Stuttgart
VollzeitPraktikumVor Ort
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Developing DNN pipelines for robot traversability estimation, testing with CURT robots at research organization with 76 institutes. Enrollment at a German university required, deep learning frameworks experience needed. Master Thesis project, real-world robot application focus.
Anforderungen
- Field of study in automation technology, electrical engineering, computer science, cybernetics, mechanical engineering, mathematics, mechatronics, control engineering, software design, software engineering, technical computer science, or comparable
- Enrollment at a German university/Hochschule
- Background in computer science, software engineering, mechatronics, or similar
- Experience with deep learning frameworks such as Keras, TensorFlow, or PyTorch
- Experience in developing and testing deep learning models for computer vision applications is beneficial
- Analytical mindset
- Enthusiasm for mobile robotics
- Fluency in English or German
Aufgaben
- Design a semantic traversability classification DNN pipeline
- Extend the few-shot segmentation DNN algorithm for new environments
- Evaluate methods to identify out-of-distribution domains
- Assess approaches for automated model learning using robot experience
- Test implementation in real-world scenarios with CURT robots
Ausbildung
- Laufendes Studium
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
- Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Keras
- TensorFlow
- PyTorch
Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Gesellschaft erfasst und die Informationen auf Nejo mit Hilfe von KI für dich aufbereitet. Trotz sorgfältiger Analyse können einzelne Informationen unvollständig oder ungenau sein. Bitte prüfe immer alle Angaben in der Originalanzeige! Inhalte und Urheberrechte der Originalanzeige liegen beim ausschreibenden Unternehmen.
Noch nicht perfekt?
- Fraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis - Multi-session global traversability Mapping for Autonomous Outdoor Navigation(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtStuttgart - Fraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis - Reinforcement Learning for wheeled, bipedal robots(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtStuttgart - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterthesis - Reinforcement Learning approach for path following and base control(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeStuttgart - Bosch Group
Master Thesis Automated Driving Systems(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeRenningen
FRFraunhofer-Gesellschaft
Master Thesis - Out-of-distribution detection + annotation for traversability estimation for robots(m/w/x)
Stuttgart
VollzeitPraktikumVor Ort
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Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Developing DNN pipelines for robot traversability estimation, testing with CURT robots at research organization with 76 institutes. Enrollment at a German university required, deep learning frameworks experience needed. Master Thesis project, real-world robot application focus.
Anforderungen
- Field of study in automation technology, electrical engineering, computer science, cybernetics, mechanical engineering, mathematics, mechatronics, control engineering, software design, software engineering, technical computer science, or comparable
- Enrollment at a German university/Hochschule
- Background in computer science, software engineering, mechatronics, or similar
- Experience with deep learning frameworks such as Keras, TensorFlow, or PyTorch
- Experience in developing and testing deep learning models for computer vision applications is beneficial
- Analytical mindset
- Enthusiasm for mobile robotics
- Fluency in English or German
Aufgaben
- Design a semantic traversability classification DNN pipeline
- Extend the few-shot segmentation DNN algorithm for new environments
- Evaluate methods to identify out-of-distribution domains
- Assess approaches for automated model learning using robot experience
- Test implementation in real-world scenarios with CURT robots
Ausbildung
- Laufendes Studium
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- Deutsch – verhandlungssicher
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Über das Unternehmen
Fraunhofer-Gesellschaft
Branche
Research
Beschreibung
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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Masterthesis - Reinforcement Learning approach for path following and base control(m/w/x)
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Master Thesis Automated Driving Systems(m/w/x)
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