Internship
Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.: Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Kybernetik, Luft- und Raumfahrttechnik, Maschinenbau, Mathematik, Mechatronik, Physik, Regelungstechnik, Softwaredesign, Softwareengineering, technische Informatik oder vergleichbare.
Der Forschungsbereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Sehen beschäftigt sich mit der Unterstützung von Werkern in der Produktion. Das Ziel ist die Erfassung der dynamischen Szene mittels bildbasierter Sensorik. Um die Aktivitäts- und Objekterkennung für diese Anwendungen schrittweise und kontinuierlich zu verbessern, sollen bestehende Werkzeuge des maschinellen Lernens verbessert sowie um neue Methoden erweitert werden.
Wir suchen engagierte Masterstudierende, die sich für aktuelle ML-Verfahren und deren Anwendung interessieren. Hierzu stehen mehrere Themenbereiche zur Auswahl:
Analyse von automatisierten Hilfestellungen zur Definition der Klassen und Annotation (bzw. Ermittlung der Segmentgrenzen) von Aktivitäten durch beispielsweise die intelligente Gruppierung von Videosegmenten
Echtzeit-Teilsegmentierung von menschlichen Aktivitäten aus Video-Streams, um präzise zeitliche Marker für Arbeitsabläufe zu ermitteln
Kombination aus Video-Annotationen (VideoRag) und Large Language Models zur semantischen Beschreibung von Szenen sowie zur Ableitung von Handlungsanweisungen
Entwicklung robuster Objekterkennungssysteme, die in ein latenzkritisches Gesamtsystem integriert werden und mit bestehender Aktivitätserkennung kombiniert sind, um kontextuelle Assistenz in der Montage zu ermöglichen
Gerne können Sie das Themengebiet auf eigene Initiative erweitern und verfeinern. Der Start- und Endzeitpunkt ist flexibel. Interesse an einer Veröffentlichung ist erwünscht, aber nicht erforderlich.
Gültige Immatrikulation an einer deutschen Hochschule oder Universität
Interesse an Recherche und Implementierung von Algorithmen
Grundlegende Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens
Vorerfahrung mit Bilddaten und Objektdetektoren oder bildbasierter Aktivitätserkennung im Kontext von ML-Learning
Interesse an Szenenanalyse
Programmierkenntnisse in Python
Interesse an interdisziplinärer Arbeit
Selbstständiges Arbeiten und Eigeninitiative
Spannendes Masterarbeitsthema im aufstrebenden Forschungsbereich KI und Maschinelles Sehen mit direkter Praxisorientierung in der Produktion
Breite Einbindung in laufende Projekte mit realen Anwendungsfällen
Mentoring durch erfahrene Forschende
Zugriff auf Datensätze, Rechenressourcen und etablierte ML
Gezielte Entwicklung von Fähigkeiten in ML-Methoden, Bilddatenverarbeitung, Objekterkennung, Aktivitätserkennung und interdisziplinärer Zusammenarbeit
Flexible Arbeitsgestaltung, eigenständige Projektplanung, regelmäßiger Austausch im Team sowie Unterstützung bei Abschlussdokumentationen
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern. Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft. Bereit für Veränderung? Dann bewerben Sie sich jetzt, und machen Sie einen Unterschied! Nach Eingang Ihrer Online-Bewerbung erhalten Sie eine automatische Empfangsbestätigung. Dann melden wir uns schnellstmöglich und sagen Ihnen, wie es weitergeht.
Frau Lisa Schäfer Recruiting lisa.schaefer@ipa.fraunhofer.de
Tel. +49 711 970-3681
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Kennziffer: 85213 Bewerbungsfrist:
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