Masterarbeit im Bereich Automatische Extraktion elektrischer Schaltungen mit Deep Learning

Aufgaben

Unsere Abteilung entwickelt Schaltungen für Steuergeräte im Bereich des automatisierten Fahrens. Der Großteil der aktuellen Entwicklungsschritte muss manuell ausgeführt werden. Ziel der Masterarbeit ist es, AI-basierte Ansätze zur Automatisierung dieser Schritte zu erforschen, um die Effizienz und Geschwindigkeit der Entwicklung zu steigern.

• Während deiner Masterarbeit erweiterst du einen vorhandenen Datensatz von Schaltplänen durch die Entwicklung eines semi-automatisierten Prozesses für die Datenerfassung und das Labeling.
• Du analysierst den Datensatz mit fortgeschrittenen Data-Science Methoden und erkennst elektrische Bauelemente mittels Deep-Learning Modellen wie z.B. YOLO.
• Darüber hinaus bewertest du die Generalisierungsfähigkeit des Modells auf verschiedenen Datensätzen und optimierst das Modell durch z.B. Hyperparametertuning und Data Augmentation.
• Nicht zuletzt vergleichst du die Performance des Deep-Learning-Modells mit Large Language Models wie GPT oder Gemini sowie klassischen regelbasierten Algorithmen.
  
  

• Ausbildung: Masterstudium im Bereich Computer Science, Informatik, Elektrotechnik, Robotik, Kybernetik, Physik oder vergleichbar
• Erfahrungen und Know-how: sehr gute Python-Kenntnisse; Erfahrung im Bereich Deep Learning (z.B. mit YOLO oder gängigen Libraries); Kenntnisse zu elektrischen Schaltungen vorteilhaft
• Persönlichkeit und Arbeitsweise: du arbeitest motiviert und selbstständig
• Begeisterung: für die Erforschung und Umsetzung aktueller AI-Themen
• Sprachen: gutes Deutsch oder Englisch