Abschlussarbeit (w/m/d) in Deep Learning

Jobbeschreibung

Das erwartet dich Arbeit an modernen DL-Ansätzen zur Auswertung von 1D Spektraldaten Nutzung synthetischer Daten für effizientes und robustes Modelltraining Physikalisch fundierte Validierung der Modelle und Anwendung auf reale Messdaten Ein forschungsnahes Umfeld mit klarem Fokus auf Methodik, Qualität und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse Deine Aufgaben Aufbau eines grundlegenden Domain Verständnisses (d.h. experimentelle Verbrennungsdiagnostik und FTIR-Spektroskopie) Einarbeitung in DL-Ansätze zur Analyse von spektralen 1D Messdaten Erweiterung von Methoden zur Generierung synthetischer Trainingsdaten Entwicklung von DL-Ansätzen; Trainieren entsprechender Modelle Physikalische Validierung der Modelle auf bereitgestellten Referenzdaten Anwendung der Modelle auf realen Messdaten Dokumentation der Codes, Ansätze und Ergebnisse Das bringst du mit Studium in einem technisch- oder naturwissenschaftlichen Studiengang Interesse an interdisziplinärer Arbeit an der Schnittstelle Computer Science and Naturwissenschaften Sorgfältige und strukturierte Arbeitsweise Motivation, sich in neue Themengebiete einzuarbeiten Erfahrung mit Python o.ä. und erste KI-Erfahrungen