Intern / Master Thesis - Machine Learning-Based Channel Coding for Continous-Valued Source Symbol Transmission(m/w/x)

Praktikum

Teilzeit

AI/ML Job

Data Science

Keine Angabe

Erlangen

Nejo KI-Zusammenfassung

In this role, you will blend research with practical application by designing machine learning-based channel coding schemes for continuous-valued source data and evaluating their performance against traditional methods.

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Anforderungen

•Study in communication theory, signal processing, and machine learning
•Solid understanding of physical layer concepts, including modulation and channel coding
•Hands-on experience with Python and machine learning frameworks such as PyTorch or TensorFlow, NumPy, SciPy

Laufendes Studium

Deine Aufgaben

•Conduct a comprehensive literature review on generative models for physical layer communication
•Design and implement generative AI-based transmission schemes using VAE, GAN, or diffusion models
•Evaluate the performance of these schemes against conventional digital baselines in terms of distortion, reliability, and efficiency

Tools & Technologien

PythonPyTorchTensorFlowNumPySciPy

Sprachen

Englisch – verhandlungssicher

Deine Vorteile

Flexibles Arbeiten

•Flexible working hours

Lockere Unternehmenskultur

•Open and friendly working atmosphere

Abwechslungsreiche Aufgaben

•Varied tasks

Sinnstiftende Arbeit

•Application-oriented research

Die Originalanzeige dieses Stellenangebotes in der aktuellsten Version findest du hier. Nejo hat diesen Job automatisch von der Website des Unternehmens Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS 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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