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Masterarbeit zu emergenten, breitenadaptiven Repräsentationen mittels räumlich gesteuertem Kanal-Routing(m/w/x)
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Master Thesis in Emergent Width-Adaptive Representations via Spatially-Gated Channel Routing(m/w/x)
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Data Science
Nejo KI-Zusammenfassung
Developing novel transformer architectures for autonomous driving, adapting computational depth and width. Deep learning concepts and PyTorch familiarity required. Experiments conducted on semantic segmentation and object detection.
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Anforderungen
- Master's degree in Informatics, Engineering, Natural Sciences, or comparable
- Knowledge of deep learning concepts
- Familiarity with PyTorch
- Programming in Python
- Creativity and hands-on approach
- Quick adaptation to new situations
- CV, transcript of records, examination regulations
- Valid work and residence permit if indicated
Aufgaben
- Develop and implement novel transformer architecture
- Adapt computational depth and width for autonomous driving
- Design and conduct performance and efficiency experiments
- Evaluate model for semantic segmentation and object detection
- Compare results with baseline models
- Analyze emergent network properties
- Investigate computational resource allocation
- Study internal feature representation organization
- Contribute to deep learning and computer vision research
- Enhance safety and scalability of perception systems
Ausbildung
Master-Abschluss
Sprachen
Englisch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
deep learningPyTorchPython
Von Nejo automatisch aufbereitet
Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Bosch Group 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.
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