Studentische Hilfskraft im Forschungsbereich Autonome Bootsfahrten und KI-gestützte Vermisstensuche für 10-19 Stunden / Woche

Gesucht wird eine motivierte Unterstützung zur Weiterentwicklung einer Simulationsumgebung für autonome Bootsfahrten zur Vermisstensuche mithilfe von Side-Scan-Sonar-Daten (SSS) in Gazebo/ROS2.

• Entwicklung und Integration von 3D-Modellen mit Gelenken in die Simulationsumgebung
• Simulation des menschlichen Versinkens im Wasser unter Berücksichtigung verschiedener Gelenkpositionen
• Implementierung eines Side-Scan-Sonar-Systems in der Simulationsumgebung

Unser Angebot:

• Mitarbeit in einem innovativen und praxisnahen Forschungsprojekt
• Anwendung und Vertiefung von Kenntnissen in KI, Simulation und autonomer Robotik
• Mitwirken an Publikationen

Ihr Profil:

• Ein hohes Interesse an autonomen Systemen, Simulation und künstlicher Intelligenz
• Wünschenswert wären Erfahrungen mit ROS2, Gazebo, Blender, C++ oder Python

Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte Prof. Dr. Ramin Tavakoli Kolagari.
Letzte Aktualisierung: April 2025

Studentische Hilfskraft im Forschungsbereich Erklärbarkeit auf LiDAR Daten

Gesucht wird eine motivierte Unterstützung im Bereich der explainable AI um die Forschung zur Erklärung von Objekterkennern auf LiDAR Daten zu unterstützen.

• Recherche zu x-AI Ansätzen auf Objekterkennern
• Implementierung von Ansätzen in Python
• Evaluationen der Ergebnisse
• Erweiterungen für Domänen außerhalb des Automotive Bereichs

Unser Angebot:

• Forschung an aktuellen und zukunftsorientierten Themen
• Einblicke in wissenschaftliches Arbeiten
• Mitwirken an Publikationen

Ihr Profil:
Ideal sind Erfahrungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz/Machine Learning. Wünschenswert wären Erfahrungen mit Python.

Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte Prof. Dr. Ramin Tavakoli Kolagari.
Letzte Aktualisierung: Februar 2024

Studentische Hilfskraft zur didaktischen und praktischen Ausarbeitung eines Wettbewerbskonzepts im Bereich Software Security für einen BMWi3

Zum nächstmöglichen Zeitpunkt suchen wir eine

Studentische Hilfskraft zur didaktischen und praktischen Ausarbeitung eines Wettbewerbskonzepts im Bereich Software Security für einen BMWi3 (m/w/d) für 10-19 Stunden / Woche.

Gesucht wird eine vielseitig interessierte Person zur Unterstützung bei der didaktischen und praktischen Ausarbeitung eines Wettbewerbskonzepts im Bereich Software Security im Automobil. Diese soll im Rahmen ihrer Tätigkeit verschiedene Tools zum Hacking an einem BMW i3 vor Ort erproben und aus den Erfahrungen ein Konzept für studentische Wettbewerbe erstellen.

Umfang: ca. 1 Semester

Unser Angebot:

• Arbeiten mit den neusten Software-Tools im Bereich Software Security
• Hardwarenahe Arbeit an einem BMW i3
• Erarbeitung und Evaluierung eines didaktischen Konzepts

Ihr Profil:

Wünschenswert wären Erfahrungen in den folgenden Bereichen:

• Software Security
• Programmiersprache Python
• Linux Betriebssysteme

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

Letzte Aktualisierung: Februar 2024

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: Februar 2024

Studentische Hilfskraft im Forschungsbereich Safety and Security in Machine Learning

Gesucht wird eine vielseitig interessierte Person zur Unterstützung im Forschungsgebiet Safety and Security in Machine Learning. Das Tätigkeitsfeld umfasst dabei zwei Themengebiete.

SafeML:

·       Recherche zur statistischen Charakterisierung von Datensätzen

·       Implementierung mit Python

SAM Security Abstraction Model https://www.in.th-nuernberg.de/professors/BerglerMa/SAM/ :

·       Erweiterung des Common Vulnerability Scoring System: https://www.first.org/cvss/v3-1/

·       Evaluationen

·       Erweiterungen für Domänen außerhalb des Automotive Bereichs

Unser Angebot:

·       Forschung an aktuellen und zukunftsorientierten Themen

·       Einblicke in wissenschaftliches Arbeiten

·       Mitwirken an Publikationen

Ihr Profil:

Ideal sind Erfahrungen im Bereich des Software Engineering.

Wünschenswert wären Erfahrungen im Bereich Machine Learning und Python.

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

Letzte Aktualisierung: Februar 2024