Mögliche Themengebiete:
⦁ Optimierung des Machine-Learning-Frameworks AI for Embedded Systems (AIfES)
⦁ Entwicklung und Optimierung von dezentralem Edge AI in IoT-Netzwerken durch Federated Learning
⦁ Entwicklung und Optimierung von Verfahren für Anomaliedetektion bei selbstlernenden Sensorsystemen
⦁ Optimierung von KI-Modellen für Embedded-Plattformen (z. B. Quantisierung, Pruning, TinyML)
⦁ Entwicklung adaptiver Lernmechanismen für sich verändernde Umgebungsbedingungen
⦁ Entwicklung von Tool-Chains zur Portierung von KI-Modellen auf verschiedene, eingebettete Systeme
Bitte geben Sie bei Ihrer Bewerbung an, für welches Thema Sie sich interessieren.
Was Sie mitbringen
Was Sie erwarten können
⦁ Vielfältige Einblicke in die Arbeit von wissenschaftlichen Mitarbeitenden an einem Forschungsinstitut
⦁ Möglichkeit, das Wissen aus dem Studium direkt anzuwenden
⦁ Vergütung der Abschlussarbeit, flexible Arbeitszeiten (Gleitzeitmodell) und ein fester Urlaubsanspruch
⦁ Möglichkeit, erste Erfahrungen im Umgang mit SAP zu sammeln
⦁ Zentrale Lage direkt neben dem Campus Duisburg (Linie 933: Haltestelle Universität)
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt ca. 8 Stunden. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte
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.
Abschlussarbeiten im Themenfeld: Effiziente, adaptive und dezentrale KI • Duisburg
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