Kennziffer:  3434 T26/23 

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Lehr- und Verwaltungseinheit:
Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik

Aufgabengebiet:

Unterstützung der Forschung in Maschinellem Lernens/Computer Vision: Literaturrecherche inklusive anschließender Ergebnisbesprechung mit dem Projektleiter (20%); Implementierung von Tools und Skripte (50%); Durchführung von Experimenten mit neuronalen Netzen (30%). Die Aufgaben umfassen Implementation sowie Training und Evaluation neuronaler Netzwerke inklusive ihrer Ausgaben und Leistungsfähigkeit (Genauigkeit, etc.). Das Projekt fokussiert sich auf die Identifikation von Lehrverhalten, welches als „sozial responsive“ in Lernsituationen bezeichnet werden kann. Unser Ziel ist das automatische Verstehen von Beziehungen zwischen Lehrenden mit sozialer Empathie und den daraus resultierenden Emotionen und kognitiver Leistung seitens der Schüler in Mensch-Mensch und Mensch-Roboter-Interaktionen. Mehr Details zum Projekt finden Sie unter tinyurl.com/2p8v2nzj.

Erwünschte Kenntnisse und Fähigkeiten:

• Interesse an Computer Vision, Psychologie und interdisziplinärer Forschung
• Gute Programmierfähigkeiten und Expertise in Python mit praktischen Erfahrungen (Universitätsprojekt oder professionelle Arbeit)
• Sehr gutes Wissen in Computer Vision und Machine Learning
• Praktische Erfahrung mit Deep Learning (Universitätsprojekt oder professionelle Arbeit), Benutzung einer der einschlägig bekannten Programmier-umgebungen für künstliche neuronale Netze (Pytorch, Tensorflow, …)
• Gute Teamkommunikationsfähigkeiten
• Selbständige Arbeitsweise.

Anzahl Stellen:
1

Bewerbungsfristende:
19.04.2023

Einstellungsbeginn frühestens ab:
01.05.2023