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Masterarbeit: Generierung synthetischer Daten für feingranulare Fahrzeugklassifikation (VMMR) (m/w/x)
Generierung synthetischer Daten für feingranulare Fahrzeugklassifikation mittels OCTAS® Simulationsplattform. Grundkenntnisse in C++ und Python erforderlich. Kombination aus mobiler Arbeit und Arbeit vor Ort.
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Anforderungen
- Immatrikulation in Informatik oder vergleichbar für Abschlussarbeit
- Grundkenntnisse in C++ und Python
- Vorwissen in Machine Learning, Image Rendering, 3D Modellierung mit Blender (von Vorteil)
- Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
- Kreativität, wissenschaftliche Neugier, Diskussionsfreude
- Gute Deutsch- und Englischkenntnisse
Aufgaben
- Literaturrecherche zu Datensätzen für VMMR und synthetische Datengenerierung durchführen
- Sich in die Simulationsplattform OCTAS® einarbeiten
- Datensatz und dessen Eigenschaften konzipieren
- Datensatz-Szenario sowie ggf. fehlende Simulations-Komponenten implementieren
- Synthetischen Datensatz für feingranulare Fahrzeugklassifikation generieren und validieren
- Methodik und Ergebnisse dokumentieren
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Benefits
- Kombination aus mobiler Arbeit und Arbeit vor Ort
- Flexible Arbeitszeiten
- Individuelle Betreuung
- Zentrale Lage
- Freiraum für Ideen
- Einblicke in aktuelle Forschungsarbeit
- Publikationsmöglichkeit auf Konferenz
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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Das Unternehmen ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung mit 76 Instituten in Deutschland.
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