你的责任
- Literaturrecherche im Bereich Explainable AI (XAI) mit Schwerpunkt Convolutional Neural Networks (CNNs).
- Erarbeitung und Formalisierung der Explainability eines CNNs (z.B. Saliency Maps, LRP, Feature Visualization, Activation Maximization, usw.)
- Umsetzung in ausführbaren Code.
- Entwicklung von missionsspezifischen und sicherheitskritischen Bewertungskriterien.
- Bewertung der Relevanz der XAI-Methode im Hinblick auf Sicherheit des unbemannten Unterwasserfahrzeugs.
您的资料
- Laufendes technisches Studium mit Informatikanteilen. Zum Beispiel Informatik, Machine Learning, Data Science, Physik oder vergleichbar.
- Beherrschung von mindestens einer objektorientierten Programmiersprache (bevorzugt Python).
- Kenntnisse in den Bereichen maschinelles Lernen oder Deep Learning.
- Erfahrungen im Bereich maritimer Systeme und speziell Sonaren von Vorteil.
- Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift.
- Selbstständiges und systematisches Arbeiten.
- Kommunikationsfähigkeit im Umgang mit anderen Projektbeteiligten.
您的好处
Durch das A-LAB bietet ATLAS ELEKTRONIK Promovenden und Studierenden die Chance, in einem agilen Umfeld mit einem interdisziplinären Team an wissenschaftlichen Themen mit hohem Anwendungsbezug zu arbeiten. Im Rahmen Ihrer Promotion bekommen Sie im A-LAB die Möglichkeit, gemeinsam mit Studierenden an Ihrem wissenschaftlichen Thema zu arbeiten. Durch das Promotionsprogramm der ATLAS ELEKTRONIK werden Sie sowohl technisch, fachlich als auch mit Expertise im Promotionsverfahren mit einer jeweils zu bestimmenden Universität unterstützt.
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Pia Wehrhahn
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