Fraunhofer-Gesellschaft
Abschlussarbeit: Roboterbasierte Dosierung - selbstüberwachte Prozess-Flexibilisierung(m/w/x)
Praktikum
Vollzeit
Keine Angabe
Stuttgart
FR
Fraunhofer-Gesellschaft1 Monat
Abschlussarbeit/Student. Hilfskraft: Reinforcement Learning für Handhabungsaufgaben in der Robotik(m/w/x)
Praktikum
Vollzeit
AI/ML Job
Keine Angabe
Stuttgart
Nejo KI-Zusammenfassung
In dieser Rolle arbeitest du in einem interdisziplinären Team an der Entwicklung von Algorithmen für die robotergestützte Handhabung. Dein Fokus liegt auf der Anwendung von Deep Reinforcement Learning zur Manipulation von Objekten mithilfe von 3D-Kameradaten.
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Anforderungen
- •Studium in Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Kybernetik, Softwareengineering, technische Informatik oder vergleichbar
- •Gültige Immatrikulation an einer deutschen Universität oder Hochschule
- •Gute Kenntnisse im Bereich Machine Learning, idealerweise (Deep) Reinforcement Learning
- •Praktische Erfahrung mit ML-Frameworks und der Umsetzung von ML-Algorithmen
- •Programmierkenntnisse in Python und/oder C/C++
- •Selbständige Arbeitsweise und hohe Eigeninitiative
Bachelor-Abschluss
ODER
Laufendes Studium
Deine Aufgaben
- •Algorithmen im Bereich Reinforcement Learning designen und implementieren
- •Lösungsansätze für praxisrelevante Aufgabenstellungen erarbeiten
- •Entwickelte Ansätze in Simulation und am realen Roboter erproben und evaluieren
- •Verschiedene Lösungsansätze recherchieren, vergleichen und bewerten
Tools & Technologien
PythonC/C++
Sprachen
Deutsch – verhandlungssicher
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.
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