Dann könnte diese Aufgabe genau das Richtige sein.
Wir suchen eine:n Student:in für ein Praxissemester im Bereich bildbasierte KI-Systeme.
Im Mittelpunkt steht eine Frage, die in der industriellen und pharmazeutischen Qualitätskontrolle hochrelevant ist: Wie viele Bilddaten werden wirklich benötigt, um ein KI-System sinnvoll zu entwickeln, zu trainieren und zu evaluieren?
Gerade in regulierten Produktionsumgebungen ist die Erstellung und Annotation großer Bilddatensätze aufwendig. Deshalb ist es wichtig, schon vor Projektstart besser einschätzen zu können, welche Mindestdatenmenge erforderlich ist.
- Im Praxissemester beschäftigst du dich unter anderem mit:
- dem Einfluss der Datensatzgröße auf die Modellperformance
- relevanten Faktoren für die notwendige Mindestdatenmenge
- Strategien zur Reduktion des Datenbedarfs bei stabiler Modellleistung
- praxisnahen Leitlinien für zukünftige KI-Projekte
Anhand konkreter Beispielprojekte, etwa aus der Bördelkappeninspektion oder Mündungskontrolle, entwickelst du eine fundierte Handlungsempfehlung für den Einsatz bildbasierter KI-Systeme in der Praxis.
Das Thema verbindet Künstliche Intelligenz, industrielle Bildverarbeitung, Qualitätsprüfung und regulierte Produktionsumgebungen – also genau die Bereiche, in denen Theorie und Praxis besonders spannend aufeinandertreffen.
Du studierst Informatik, Data Science, Machine Vision, Mechatronik, Automatisierungstechnik oder einen vergleichbaren Studiengang?