Das Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS ist eine der weltweit führenden anwendungsorientierten Forschungseinrichtungen für mikroelektronische und informationstechnische Systemlösungen und Dienstleistungen. Die Abteilung »Sensory Perception und Analytics« kombiniert Sensorsysteme mit Maschinellen Lernen.
Erklärbare und interaktive Verfahren des Maschinellen Lernens geben Menschen die Möglichkeit, aktiv auf die Vorhersagen und die zugrundeliegenden Mechanismen Einfluss zu nehmen. Das menschliche Feedback wird verwendet, um Gegenbeispiele zu erzeugen. Gegenwärtig wird erklärbares und interaktives Maschinelles Lernen nur im Kontext von Klassifikationen verwendet. Ziel dieser Abschlussarbeit ist es, erklärbares und interaktives Maschinelles Lernen auf Regressionen auszuweiten.
Was Du bei uns tust
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Du entwirfst, implementierst und evaluierst erklärbare und interaktive Algorithmen des Maschinellen Lernens
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Du führst wissenschaftliche Experimente durch, zudem konzipierst, evaluierst und visualisierst Du diese
Was Du mitbringst
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Du interessierst Dich für erklärbare und interaktive Verfahren des Maschinellen Lernens
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Du bringst Grundkenntnisse in der Python-Programmierung mit
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Du hast ein grundlegendes Verständnis für die Entwicklung von Modellen des Maschinellen Lernens und der Implementierung von statistischen Algorithmen
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Du bist in kreativen Problemlösungen geübt und lernst gerne Neues dazu
Was Du erwarten kannst
- Flexibilität in der Arbeitszeitgestaltung und damit optimale Vereinbarkeit von Studium und Praxis
- Mitarbeit in einem engagierten und interdisziplinären Team
- Ein offenes und kollegiales Arbeitsumfeld
- Abwechslungsreiches Aufgabenspektrum
- Interaktion in einem organisationsübergreifenden Netzwerk aus Wissenschaft und Praxis
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Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS
Kennziffer: 1391067 Bewerbungsfrist: keine Standort: Erlangen (oder Bamberg)