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|Partner=FZI
 
|Partner=FZI
 
|Forschungsgruppe=Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
 
|Forschungsgruppe=Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
|Abschlussarbeitsstatus=Offen
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|Abschlussarbeitsstatus=Abgeschlossen
|Beginn=2021/10/06
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|Beginn=2021/12/2
 
|Beschreibung DE=Am AIFB und FZI beschäftigen wir uns mit Fragestellungen rund um das Thema autonomes Fahren. Unsere Reinforcement Learning Pipeline für autonome Fahrzeuge basiert auf CARLA und ClearML mit Nvidia RTX GPUs. Wir untersuchen insbesondere State-Repräsentationen und Wissensintegration für autonome Agenten. Eine Herausforderung stellen Situationen mit widersprüchlichen Verkehrsregeln dar.
 
|Beschreibung DE=Am AIFB und FZI beschäftigen wir uns mit Fragestellungen rund um das Thema autonomes Fahren. Unsere Reinforcement Learning Pipeline für autonome Fahrzeuge basiert auf CARLA und ClearML mit Nvidia RTX GPUs. Wir untersuchen insbesondere State-Repräsentationen und Wissensintegration für autonome Agenten. Eine Herausforderung stellen Situationen mit widersprüchlichen Verkehrsregeln dar.
 
Dafür benötigen wir Unterstützung in zahlreichen Bereichen, wobei man sich seinen Stärken und Interessen entsprechend einbringen kann. Mögliche Themen sind Graph-based State Representation, State-of-the-art Benchmarking, CARLA AD Challenge Participation, Knowledge Integration oder Situational Awareness. Bewirb dich gerne auch bei Interesse an einer Hiwi-Stelle, BA o.ä. :)
 
Dafür benötigen wir Unterstützung in zahlreichen Bereichen, wobei man sich seinen Stärken und Interessen entsprechend einbringen kann. Mögliche Themen sind Graph-based State Representation, State-of-the-art Benchmarking, CARLA AD Challenge Participation, Knowledge Integration oder Situational Awareness. Bewirb dich gerne auch bei Interesse an einer Hiwi-Stelle, BA o.ä. :)
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[[bogdoll@fzi.de]]
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[https://www.fzi.de/wir-ueber-uns/organisation/mitarbeiter/address/daniel-bogdoll/ Daniel Bogdoll]
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|Beschreibung EN=The AIFB and FZI deal with all kinds of issues related to autonomous driving. Our reinforcement learning pipeline for autonomously acting vehicles is based on CARLA and ClearML with current Nvidia RTX GPUs. In particular, we investigate state representations and knowledge integration for autonomous agents. Situations with conflicting traffic rules are a major challenge.
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For this we need support in numerous areas, where you can contribute according to your strengths and interests. Possible topics are Graph-based State Representation, State-of-the-art Benchmarking, CARLA AD Challenge Participation, Knowledge Integration or Situational Awareness. Please also apply if you are interested in a Hiwi position, BA etc.
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'''TASKS'''
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*Literature research, analysis and evaluation of the state of the art
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*Implementation and evaluation of selected algorithms in Python
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'''WE OFFER'''
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*An interdisciplinary working environment with partners from science and industry
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*Challenging tasks in an exciting and highly up-to-date subject area
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*Regular meetups with the students in my team
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*In case of outstanding work, submission of a paper for publication at a conference
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*Free, independent working style with short, structured weekly meetings for regular feedback
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'''WE EXPECT'''
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*Good Python programming skills (under Linux with Git)
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*Theoretical knowledge in the area of Machine Learning / Deep Learning
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*Practical experience with Tensorflow or PyTorch
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*Independent thinking and working, motivation and commitment
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*Fluent in English or German
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*Bonus points are given for experience with RL, ROS, CARLA, ClearML and LaTeX
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'''REQUIRED DOCUMENTS'''
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*Two sentences about your motivation (included in the e-mail)
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*Current transcript of records (and if available, bachelor's degree certificate)
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*Curriculum vitae in tabular form
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'''CONTACT'''
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[https://www.fzi.de/wir-ueber-uns/organisation/mitarbeiter/address/daniel-bogdoll/ Daniel Bogdoll]
 
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Aktuelle Version vom 2. Dezember 2021, 08:48 Uhr



Deep Reinforcement Learning for Autonomous Driving





Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Master
Betreuer: Daniel Bogdoll
Forschungsgruppe: Angewandte Technisch-Kognitive Systeme
Partner: FZI
Archivierungsnummer: 4826
Abschlussarbeitsstatus: Abgeschlossen
Beginn: 02. Dezember 2021
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

Am AIFB und FZI beschäftigen wir uns mit Fragestellungen rund um das Thema autonomes Fahren. Unsere Reinforcement Learning Pipeline für autonome Fahrzeuge basiert auf CARLA und ClearML mit Nvidia RTX GPUs. Wir untersuchen insbesondere State-Repräsentationen und Wissensintegration für autonome Agenten. Eine Herausforderung stellen Situationen mit widersprüchlichen Verkehrsregeln dar. Dafür benötigen wir Unterstützung in zahlreichen Bereichen, wobei man sich seinen Stärken und Interessen entsprechend einbringen kann. Mögliche Themen sind Graph-based State Representation, State-of-the-art Benchmarking, CARLA AD Challenge Participation, Knowledge Integration oder Situational Awareness. Bewirb dich gerne auch bei Interesse an einer Hiwi-Stelle, BA o.ä. :)


AUFGABEN

  • Literaturrecherche, Analyse und Bewertung des Stands der Technik
  • Implementierung und Evaluation von ausgewählten Algorithmen in Python


WIR BIETEN

  • Ein interdisziplinäres Arbeitsumfeld mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft
  • Fordernde Aufgabenstellungen in einem spannenden und hochaktuellen Themengebiet
  • Regelmäßige Meetups mit den Studierenden in meinem Team
  • Bei herausragender Arbeit Einreichung eines Papers zur Publikation bei einer Konferenz
  • Freie, eigenständige Arbeitsweise mit kurzen, strukturierten Weekly Meetings für regelmäßiges Feedback


WIR ERWARTEN

  • Gute Python-Programmierkenntnisse (unter Linux mit Git)
  • Theoretische Kenntnisse im Bereich Machine Learning / Deep Learning
  • Praktische Erfahrung mit Tensorflow oder PyTorch
  • Selbständiges Denken und Arbeiten, Motivation und Engagement
  • Fließend in Englisch oder Deutsch
  • Bonuspunkte gibt es für Erfahrungen mit RL, ROS, CARLA, ClearML und LaTeX


ERFORDERLICHE UNTERLAGEN

  • Zwei Sätze über deine Motivation (in der E-Mail)
  • Aktueller Notenauszug (und falls vorhanden, Bachelorzeugnis)
  • Tabellarischer Lebenslauf


KONTAKT

Daniel Bogdoll