Master of Applied Research (M-APR): Entwicklung eines autonom fahrenden Roboters mit Techniken des Meta Learning (STAEDTLER-Projekt "OhMeta-Runner")

Der Masterstudiengang Applied Research in Engineering Sciences bietet guten Bachelor- oder Diplomabsolventinnen und -absolventen die Möglichkeit einer Höherqualifizierung in der angewandten Forschung und Entwicklung. Er ist an ein Forschungsprojekt gebunden (Förder- oder Industrieprojekt), das über drei Semester bearbeitet wird. Der MAPR ist ausdrücklich dazu konzipiert worden, die Voraussetzungen für eine spätere Promotion an einer Universität zu verbessern. Speziell die Forschungsarbeit über 3 Semester und die Auswahl eines Themas mit hohem wissenschaftlichem Anspruch soll dieses Ziel unterstützen.

Basierend auf einer Robotikplattform im Maßstab 1:8 mit moderner Sensorik sowie umfangreicher Vorarbeiten sowohl im Bereich der Hardware und KI soll ein Automobilparcours basierend auf der KI Technik des Meta Lernens autonom bewältigt werden. Die KI Komponenten sollen mit Hilfe der eXplainable Artificial Intelligence (XAI) LIME nachvollziehbar gemacht werden.

Ihre Aufgaben:

Zu entwickeln ist ein vielseitig einsetzbarer Robotikaufbau des autonomen Modellfahrzeugs, der robust ist, alle nötigen Sensoren und Aktuatoren besitzt sowie performant und effizient die hohen Ansprüche der ML Algorithmen erfüllt. Aufgrund des innovativen Charakters der gesamten Fragestellung wird in diesem Projekt auf die Nutzung von industriellen Automotive Steuergeräten verzichtet.

Ihr Profil:

- Bachelorabschluss oder Diplom der Informatik, Elektrotechnik, (Automotive) IT oder einer ähnlichen Fachrichtung

- Wünschenswert: Erfahrungen im Bereich Maschinelles Lernen

Das Forschungsprojekt soll zum Sommersemester 2021 gestartet werden. Detaillierte Informationen finden Sie hier. Ihre aussagekräftige Bewerbung mit den hierfür erforderlichen Unterlagen schicken Sie an Prof. Dr. Ramin Tavakoli Kolagari.

Letzte Aktualisierung: April 2021

Master of Applied Research (M-APR): im Forschungsbereich der KI-basierten Automatisierung von Rangierlokomotiven (Projekt "DB-VAL")

Der Masterstudiengang Applied Research in Engineering Sciences bietet guten Bachelor- oder Diplomabsolventinnen und -absolventen die Möglichkeit einer Höherqualifizierung in der angewandten Forschung und Entwicklung. Er ist an ein Forschungsprojekt gebunden (Förder- oder Industrieprojekt), das über drei Semester bearbeitet wird. Der MAPR ist ausdrücklich dazu konzipiert worden, die Voraussetzungen für eine spätere Promotion an einer Universität zu verbessern. Speziell die Forschungsarbeit über 3 Semester und die Auswahl eines Themas mit hohem wissenschaftlichem Anspruch soll dieses Ziel unterstützen.

Für Konzeption, Aufbau und betriebliche Erprobung der Vollautomatischen Rangierlok (VAL) in Zusammenarbeit mit der Deutschen Bahn (DB Cargo) bieten wir ab sofort eine Stelle an.

Ihre Aufgaben:

Der Ansatz des Forschungsvorhabens VAL umfasst die Ausrüstung bestehender Rangierlokomotiven mit einer entsprechenden Umfeldsensorik, welche in der Lage ist, alle Überwachungsaufgaben des heutigen Lokrangierführers zu übernehmen. Darüber hinaus wird eine neue digitale Schnittstelle zwischen Infrastruktur und Lok geschaffen, die einen adäquaten Ersatz zu der derzeit mündlich ablaufenden Kommunikation schaffen wird. 

Auf Robustheit soll getestet werden mit Ansätzen der Explainable AI und durch eine neu zu schaffende Methode basierend auf Adversarial Examples / Corruption Robustness

Ihr Profil:

- Bachelorabschluss oder Diplom der Informatik, Elektrotechnik, (Automotive) IT oder einer ähnlichen Fachrichtung

- Wünschenswert: Erfahrungen im Bereich Maschinelles Lernen

Das Forschungsprojekt soll zum Sommersemester 2021 gestartet werden. Ihre aussagekräftige Bewerbung mit den hierfür erforderlichen Unterlagen schicken Sie an Prof. Dr. Ramin Tavakoli Kolagari. Weitere Informationen erhalten Sie im hier verlinkten PDF.

Letzte Aktualisierung: April 2021

Studentische Hilfskraft zur Überarbeitung vom Kurs Softwarearchitektur

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir eine

Studentische Hilfskraft (m/w/d) für 10 Stunden / Woche.

Gesucht wird eine vielseitig interessierte Person für die Überarbeitung des Bachelor-Kurses Softwarearchitektur, insbesondere mit Ren'Py. Sie arbeiten bei der didaktischen Aufbereitung der Lehrmaterialien in Prezi Next mit, aktualisieren die Übungsaufgaben in Java und erstellen Visual Novels mit Ren'Py für einen gamifizierten Zugang.

Ihr Profil:

·       Erfahrungen im Bereich der Programmierung mit Java und Gitlab

·       Wünschenswert: Erfahrungen im Bereich Prezi (Next)

·       Wünschenswert: Erfahrungen im Bereich Gamifizierung

Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte Prof. Dr. Ramin Tavakoli Kolagari.

Letzte Aktualisierung: April 2021