Thesis: KI-gestützte Annotation industrieller Bilddatensätze
At a glance
Requirements
Studies: Data science, computer science, mathematics and statistics or related
Languages: English (good)
Hours & duration
3–6 months
Good to know
Thesis possible
Employer
SICK Sensor Intelligence · HQ in Waldkirch
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Skills in the ad
Active LearningEnsemble LearningModel DistillationPythonHyperparameter OptimizationSynthetic Data GenerationREST-APIsComputer VisionDeep LearningPyTorch
Job description
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Description provided by SICK Sensor Intelligence
Sommersemester 2027 - befristet auf 3-6 Monate
Ihre Aufgaben
- Arbeiten Sie mit umfangreichen Bilddatensätzen aus realen industriellen Anwendungen und schaffen Sie damit die Grundlage für leistungsfähige KI-Modelle.
- Untersuchen Sie bestehende Verfahren zur Datenannotation und entwickeln Sie automatisierte Annotationspipelines, um den bislang teilautomatisierten, iterativen und zeitaufwendigen Prozess effizienter zu gestalten.
- Entwickeln Sie Lösungsansätze für neue industrielle Anwendungsfälle, bei denen nur wenige annotierte Trainingsdaten zur Verfügung stehen.
- Untersuchen und bewerten Sie im Rahmen Ihrer wissenschaftlichen Arbeit einen oder mehrere der folgenden Ansätze:
- Active Learning (aktives Lernen)
- Ensemble Learning (Ensemble-Lernen)
- Model Distillation (Wissensdestillation)
- Synthetic Data Generation (synthetische Datengenerierung)
- Hyperparameter Optimization (Hyperparameteroptimierung)
Ihr Profil
- Studium der Künstlichen Intelligenz, Informatik, Mathematik oder eines vergleichbaren Studiengangs
- Gute Englischkenntnisse
- Programmierkenntnisse in Python und PyTorch sowie Erfahrung im Umgang mit REST-APIs
- Kenntnisse in Deep Learning, Computer Vision und Hyperparameteroptimierung
- Selbstständige, strukturierte und analytische Arbeitsweise
- Interesse an wissenschaftlichen Fragestellungen und innovativen Lösungsansätzen im Bereich der Künstlichen Intelligenz
- Kreativität und Freude daran, neue Methoden zu erforschen und praktisch umzusetzen
Kontakt: Sarah Disch
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