Fraunhofer-Gesellschaft
Master's Thesis: Modelling Approaches and Loss Design for Precise Age Estimation(m/w/x)
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Darmstadt
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FRFraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Modellierungsansätze und Loss-Design für präzise Altersschätzung(m/w/x)
VollzeitPraktikumVor Ort
AI/ML
Nejo KI-Zusammenfassung
Forschung und Implementierung neuartiger ML/CV-Ansätze zur Altersschätzung bei Forschungsorganisation mit 76 Instituten. Gute Python-Kenntnisse und Erfahrung mit PyTorch/OpenCV erforderlich. Strukturierte Forschungsumgebung mit akademischer Betreuung.
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Anforderungen
- Gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning und Training neuronaler Netze
- Kenntnisse in Computer-Vision und Gesichtserkennung
- Gute Python-Kenntnisse, Erfahrung mit PyTorch, OpenCV
- Motivation zur eigenständigen Einarbeitung in neue Forschungsthemen
- Interesse an Optimierungs- und Evaluationsmetriken
- Interesse an wissenschaftlicher Forschung
Aufgaben
- Literatur zu einem aktuellen Thema im Bereich Maschinelles Lernen recherchieren und strukturieren
- Neuartige Machine-Learning- und Computer-Vision-Ansätze erforschen und implementieren
- Experimente planen und durchführen
- Gefundene Ergebnisse selbstkritisch evaluieren
- Ergebnisse präsentieren
- Wissenschaftliche Arbeit in Form einer Masterarbeit anfertigen
Ausbildung
Laufendes StudiumODER
Bachelor-AbschlussODER
Master-Abschluss
Sprachen
Deutsch – verhandlungssicher
Tools & Technologien
PythonPyTorchOpenCV
Von Nejo automatisch aufbereitet
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.
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ResearchDarmstadt
Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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