CROSS-DOMAIN BEHAVIOUR EVALUATION OF NEURAL NETWORKS

Bachelor thesis, Research assistant, Master thesis, Internship

Research focus: Automation and Robotics, Embedded Systems, Machine Learning, Safe and Intelligent Vehicles, Software Engineering
Courses of study: Electrical Engineering, Informatics, Information Engineering, Related Disciplines

Job Description

Fahrfunktionen des autonomen Fahrens besitzen einen hohen Grad an Komplexität und erzwingen daher einen hohen Aufwand in der Absicherung. Um die korrekte Funktionalität einer autonomen Fahrfunktion zu
gewährleisten können Szenarien aus realen Testfahrten in die Simulation übertragen werden. Da jedoch die Masse der aufgezeichneten Daten sehr groß ist, werden effiziente Methoden zur Analyse dieser Daten benötigt. Am FZI Forschungszentrum Informatik werden verschiedene Methoden erforscht, wie diese Daten analysiert und handhabbar gemacht werden können. Dabei werden sowohl konventionelle statistische Methoden als auch neuronale Netze verwendet.

In der ausgeschriebenen Stelle wird in Zusammenarbeit mit der ZF Friedrichshafen verschiedene Themen im Bereich des virtuellen Testens autonomer Fahrfunktionen behandelt. Dabei soll die Aussagekraft der Performance eines Objektdetektors auf synthetischer Bilddaten untersucht werden.

Your Responsibilities

  • Vergleich des Verhaltens eines Objektdetektors auf virtuellen und realen Verkehrsdaten anhand Key-Performance-Indicators und Feature Space Analyse
    • Datenbasis: KITTI Vision Benchmark vs. virtual KITTI
  • Abschätzung der Aussagekraft virtueller Fahrversuche auf Performance im tatsächlichen Verkehr

Our Offer

  • Ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft, Wirtschaft und Anwendern
  • Eine wirtschafts-/industrienahe Arbeitsumgebung und -organisation
  • Eine angenehme Arbeitsatmosphäre
  • Konstruktive Zusammenarbeit

Your Profile

  • Gute Kenntnisse im Bereich der Neuronalen Netzen
  • Programmiererfahrung mit Python erforderlich
    • Erfahrungen mit Tensorflow, PyTorch o.ä. von Vorteil
  • Selbstständiges Denken und Arbeiten
  • Sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
  • Motivation und Engagement

Application

Wir freuen uns auf Deine PDF-Bewerbung an Lennart Ries, ries@fzi.de, mit folgenden Unterlagen:

  • Aktueller Notenauszug
  • Tabellarischer Lebenslauf

Job Description

  • Start: ab sofort
  • Kontakt: Lennart Ries, ries@fzi.de