Thema: Safe Bayesian Optimization zur Steuerung von Schneidemaschinen
Entwicklung sicherer und effizienter Steuerungsalgorithmen für industrielle Schneidemaschinen
Literaturrecherche durchführen, um den aktuellen Stand der Bayesian Optimization und deren Anwendungen in der Maschinensteuerung zu verstehen
Auf Bayesian Optimization basierende Algorithmen entwickeln und implementieren, die auf die Steuerung von Schneidemaschinen zugeschnitten sind
Experimentelle Ergebnisse analysieren und interpretieren, Schlussfolgerungen ziehen und Empfehlungen für weitere Verbesserungen abgeben

Dein Profil

Studiengang der Fachrichtung Informatik oder vergleichbare Fachrichtungen
Vorkenntnisse in Bayesian Optimization und Gaussian Processes von Vorteil
Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning sowie in Python, Tensorflow oder PyTorch
Gute Englischkenntnisse
Sicherer Umgang mit Mircosoft Office Anwendungen
Selbstmotivation sowie analytische Fähigkeiten

Anstellungsart

Praktikum

Homeoffice

Nach Absprache