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Masterarbeit: Physikalisch informierte, maschinelle Lernverfahren zur Systemidentifikation in MEMS-Gyroskopen (w/m/div.)

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Reutlingen · Posted Aug 04

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Masterarbeit im Bereich physikalisch informiertes Machine Learning zur Systemidentifikation und Leistungsmodellierung von MEMS-Gyroskopen. Entwicklung von ML-Algorithmen in Python (PyTorch) zur Systemidentifikation und Leistungsprognose, Analyse von MEMS-Gyroskopdaten, Bewertung physics-informed ML im Vergleich zu anderen Architekturen, Aufbau von Datenpipelines, Validierung mit realen Sensorsignalen. 6 Monate, Start nach Absprache, vor Beginn gegebenenfalls 1-monatiges Praktikum; Präsenz vor Ort erforderlich in Reutlingen, Deutschland; Immatrikulation an Hochschule/Universität erforderlich; Englisch verhandlungssicher, Deutschkenntnisse gut.

What they are looking for

Python Pytorch Pandas Probabilistic_modeling Data_pipelines

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