Lehr- und Forschungseinheit für Kommunikationssysteme und Systemprogrammierung

Rekurrente neuronale Netze

Hintergrund:

Anhand speziell entwickelter Algorithmen befähigen neuronale Netze moderne Recheneinheiten zur Evaluation großer Datenmengen. Dabei ist die qualitative Mindestanforderung eines Datensatzes genauso essenziell, wie die entscheidungsrelevante Nachvollziehbarkeit eines neuronalen Netzes. Anhand rekurrenter neuronaler Netze können Entscheidungsprozesse auf Grundlage einer Handlung überarbeitet werden. Dies beeinflusst auch zeitgleich die Anforderung des Datensatzes. Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll ein rekurrentes neuronales Netz zur Interpretation von Sensordatensätzen abgebildet werden.

Aufgaben:

• Literaturrecherche zum Thema Neuronale Netze, Machine Learning und Machine Vision
• Konzeptionierung und Entwicklung eines neuronalen Netzes
• Implementierung der entsprechenden Algorithmen
• Evaluieren des neuronalen Netzes

Qualifikationen:

• Studierende/r aus dem Bereich Informatik, Medieninformatik oder verwandten Studiengängen
• Idealerweise Kenntnisse in dem Bereich der künstlichen Intelligenz
• Programmkenntnisse in C/C++ oder Python
• Teamfähigkeit
• Kommunikationsfähigkeit

Aufgabensteller:

Prof. Dr. D. Kranzlmüller

Ansprechpartner:

• Simone Müller
• Fabio Genz