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Masterarbeit: Modellierungsansätze und Loss-Design für präzise Altersschätzung(m/w/x)
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.
Requirements
- 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
Tasks
- 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
Education
- Currently in higher educationOR
- Bachelor's degreeOR
- Master's degree
Languages
- German – Business Fluent
Tools & Technologies
- Python
- PyTorch
- OpenCV
Not a perfect match?
- Fraunhofer-GesellschaftFull-timeInternshipOn-siteDarmstadt
- Fraunhofer-Gesellschaft
Master's Thesis: Modelling Approaches and Loss Design for Precise Age Estimation(m/w/x)
Full-timeOn-siteNot specifiedDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Erkennung suggestiver Posen und Gesichtsausdrücke(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Master's Thesis: Fair and Balanced Age Estimation through Dynamic Group Training(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Erkennung und Segmentierung von suggestiver Kleidung(m/w/x)
Full-timeInternshipOn-siteDarmstadt
Masterarbeit: Modellierungsansätze und Loss-Design für präzise Altersschätzung(m/w/x)
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.
Requirements
- 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
Tasks
- 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
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About the Company
Fraunhofer-Gesellschaft
Industry
Research
Description
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)
Full-timeOn-siteNot specifiedDarmstadt - Fraunhofer-Gesellschaft
Masterarbeit: Erkennung suggestiver Posen und Gesichtsausdrücke(m/w/x)
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Master's Thesis: Fair and Balanced Age Estimation through Dynamic Group Training(m/w/x)
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Masterarbeit: Erkennung und Segmentierung von suggestiver Kleidung(m/w/x)
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