Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Faire und ausbalancierte Altersschätzung durch dynamisches, gruppenweises Training(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor Ort
Darmstadt
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Master's Thesis: Fair and Balanced Age Estimation through Dynamic Group Training(m/w/x)
Darmstadt
VollzeitPraktikumVor Ort
AI/ML
Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Developing and evaluating dynamic training strategies for fair age estimation, implementing oversampling and curriculum strategies at application-oriented research organization. Good machine learning and neural network training knowledge required, PyTorch/OpenCV experience preferred. Independent schedule management, insights into research and industry.
Anforderungen
- Good knowledge in machine learning and neural network training
- Ideally, knowledge in computer vision and facial recognition
- Good Python skills, preferably experience with PyTorch, OpenCV
- Motivation for independent research into new topics
- Interest in robustness and evaluation metrics
- Interest in scientific research
Aufgaben
- Develop and systematically evaluate dynamic training strategies
- Calculate and use subgroup-specific metrics for control
- Develop and implement dynamic oversampling strategies
- Develop and implement uncertainty sampling strategies
- Develop and implement curriculum strategies
- Examine appropriate aggregation metrics over subgroups
- Compare with classic oversampling, probabilistic sampling, GroupDRO, and JTT
- Explore combinations using AutoML and hyperparameter search
- Evaluate methods using freely available benchmark datasets
- Compare developed methods with existing approaches
- Document code for reusability and reproducibility
- Research and compile information on current ML topics
- Research and implement novel ML and computer vision approaches
- Self-critically evaluate obtained results
- Present the results
- Prepare a scientific paper as a master's thesis
Ausbildung
- Laufendes StudiumODER
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
- Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
- Python
- PyTorch
- OpenCV
Benefits
Flexibles Arbeiten
- Independent work schedule management
Startup-Atmosphäre
- Insights into research and industry
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's Thesis: Modelling Approaches and Loss Design for Precise Age Estimation(m/w/x)
Vollzeitnur vor OrtKeine AngabeDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Modellierungsansätze und Loss-Design für präzise Altersschätzung(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Master's Thesis: Detection of Suggestive Poses and Facial Expressions(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Master's Thesis: Detection and Segmentation of Suggestive Clothing(m/w/x)
VollzeitPraktikumnur vor OrtDarmstadt
FRFraunhofer-Gesellschaft
Master's Thesis: Fair and Balanced Age Estimation through Dynamic Group Training(m/w/x)
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Nejo KI-Zusammenfassung
Developing and evaluating dynamic training strategies for fair age estimation, implementing oversampling and curriculum strategies at application-oriented research organization. Good machine learning and neural network training knowledge required, PyTorch/OpenCV experience preferred. Independent schedule management, insights into research and industry.
Anforderungen
- Good knowledge in machine learning and neural network training
- Ideally, knowledge in computer vision and facial recognition
- Good Python skills, preferably experience with PyTorch, OpenCV
- Motivation for independent research into new topics
- Interest in robustness and evaluation metrics
- Interest in scientific research
Aufgaben
- Develop and systematically evaluate dynamic training strategies
- Calculate and use subgroup-specific metrics for control
- Develop and implement dynamic oversampling strategies
- Develop and implement uncertainty sampling strategies
- Develop and implement curriculum strategies
- Examine appropriate aggregation metrics over subgroups
- Compare with classic oversampling, probabilistic sampling, GroupDRO, and JTT
- Explore combinations using AutoML and hyperparameter search
- Evaluate methods using freely available benchmark datasets
- Compare developed methods with existing approaches
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- Research and implement novel ML and computer vision approaches
- Self-critically evaluate obtained results
- Present the results
- Prepare a scientific paper as a master's thesis
Ausbildung
- Laufendes StudiumODER
- Bachelor-AbschlussODER
- Master-Abschluss
Sprachen
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Benefits
Flexibles Arbeiten
- Independent work schedule management
Startup-Atmosphäre
- Insights into research and industry
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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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Masterarbeit: Faire und ausbalancierte Altersschätzung durch dynamisches, gruppenweises Training(m/w/x)
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Master's Thesis: Modelling Approaches and Loss Design for Precise Age Estimation(m/w/x)
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Masterarbeit: Modellierungsansätze und Loss-Design für präzise Altersschätzung(m/w/x)
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Master's Thesis: Detection of Suggestive Poses and Facial Expressions(m/w/x)
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