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Thesis: KI-gestützte Annotation industrieller Bilddatensätze (m/w/x)
Annotation industrieller Bilddatensätze für KI-Modelle, Entwicklung automatisierter Annotationspipelines. Programmierkenntnisse in Python und PyTorch erforderlich. Fokus auf Active Learning, Ensemble Learning und Synthetic Data Generation.
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Anforderungen
- Studium in KI, Informatik, Mathematik oder vergleichbar
- Gute Englischkenntnisse
- Programmierkenntnisse in Python und PyTorch
- Erfahrung im Umgang mit REST-APIs
- Kenntnisse in Deep Learning
- Kenntnisse in Computer Vision
- Kenntnisse in Hyperparameteroptimierung
- Selbstständige Arbeitsweise
- Strukturierte Arbeitsweise
- Analytische Arbeitsweise
- Interesse an wissenschaftlichen Fragestellungen
- Interesse an innovativen Lösungsansätzen im Bereich KI
- Kreativität
- Freude an Erforschung neuer Methoden
- Freude an praktischer Umsetzung neuer Methoden
Aufgaben
- Umfangreiche Bilddatensätze aus realen industriellen Anwendungen bearbeiten und damit die Grundlage für leistungsfähige KI-Modelle schaffen
- Bestehende Verfahren zur Datenannotation untersuchen und automatisierte Annotationspipelines entwickeln, um den bislang teilautomatisierten, iterativen und zeitaufwendigen Prozess effizienter zu gestalten
- Lösungsansätze für neue industrielle Anwendungsfälle mit wenigen annotierten Trainingsdaten entwickeln
- Active Learning, Ensemble Learning, Model Distillation, Synthetic Data Generation und Hyperparameter Optimization untersuchen und bewerten
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
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SICK offers young people insights into research, technology, technical training, and working life at the company through its Summer University program.
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