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Kontakt
Karlsruher Institut für Technologie
Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme

Prof. Dr.- Ing. Jürgen Beyerer
c/o Technologiefabrik
Haid-und-Neu-Str. 7
76131 Karlsruhe

Tel:  +49 721 - 608 45910
Fax: +49 721 - 608 45926

Willkommen am Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme

IES

Prof. Dr.-Ing. J. Beyerer

Aktuell

Klausur Mustererkennung SS 19

Die Klausur Mustererkennung SS 19 findet am 05.08.2019 um 15:00 statt.

  • Beginn der Anmeldefrist: 15. Mai 2019
  • Ende der Anmeldefrist: 19. Juli 2019
  • Beginn der Abmeldefrist: 15. Mai 2019
  • Ende der Abmeldefrist: 26. Juli 2019

Klausur Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung

Im Fach Automatische Sichtprüfung und Bildverarbeitung wird es noch bis zum 30. September 2019 an einzelnen Terminen möglich sein, eine mündliche Prüfung abzulegen.
Termine bitte im Sekretariat bei Frau Gross erfragen.
Ab dem WS 19/20 wird im Fach ASB auf eine schriftliche Prüfung umgestellt werden.
Die erste Klausur im Fach ASB wird ca. im Februar 2020 stattfinden. Der Termin wird rechtzeitig bekannt gegeben werden.

Probabilistiche Planung

Bitte beachten Sie, dass die Vorlesung Probabilistische Planung nicht länger angeboten wird. Die Unterlagen zur letzten Vorlesungsreihe finden sie hier.

Neue Adresse

Der Lehrstuhl ist an einen neuen Standort in der Technologiefabrik umgezogen.

Lehrbuch zur Mustererkennung

Am 11. Dezember 2017 erschien das Lehrbuch "Beyerer, Richter, Nagel: Pattern Recognition: Introduction, Features, Classifiers and Principles". Weitere Information finden Sie auf der Seite des De Gruyter Verlags.

Vorlesungsangebot
Das Vorlesungsangebot des Lehrstuhls finden Sie hier.

Lehrbuch zur Automatischen Sichtprüfung
Am 30. September 2012 erschien das Lehrbuch "Beyerer, Puente León, Frese: Automatische Sichtprüfung, Grundlagen, Methoden und Praxis der Bildgewinnung und Bildauswertung". Weitere Information finden Sie auf der Lehrbuch-Seite oder auf der Seite vom Springer-Verlag.

Karlsruher Zentrum für Materialsignaturen
Der Lehrstuhl für Interaktive Echtzeitsysteme hat sich mit anderen Instituten des KIT und dem Fraunhofer IOSB zum Karlsruher Zentrum für Materialsignaturen KCM zusammengeschlossen. Weitere Informationen finden Sie auf der Seite des KCM.

Bachelor-, Master-, Studien- und Diplomarbeiten zu vergeben: Weitere Informationen finden Sie hier.

 
 
Wissenschaftlicher Mitarbeiter (m/w) im Bereich Datensparsames Maschinenlernen unter der Nutzung von Vorwissen
Typ:

Mitarbeiterstelle

Links:
Ansprechpartner:

Dipl. Wirt.-Ing. Julius Pfrommer

Die Mitarbeiter des Lehrstuhls für Interaktive Echtzeitsysteme (IES) am Institut für Anthropomatik des KIT erforschen in Kooperation mit der Abteilung Informationsmanagement und Leittechnik (ILT) des Fraunhofer Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) Methoden für maschinelles Lernen in der Entwicklung und der Optimierung von cyber-physischen Systemen.

Was Sie erwartet

Bei der Optimierung des Betriebs von komplexen cyber-physischen Systemen, wie zum Beispiel vernetzten Produktionsanlagen, sind häufig mehrere Hundert Parameter mit komplexen Wirkzusammenhängen aufwändig einzustellen. Bei vielen Parametern und Prozessgrößen kann aber nur ein kleiner Anteil des Parameter- und Zustandsraums experimentell abgetastet werden. Zur Beschleunigung der Modellbildung und Optimierung soll vorhandenes Vorwissen zu dem Prozess bestmöglich ausgenutzt werden. Dieses liegt aber meistens implizit oder in domänenspezifischen Fachanwendungen vor (etwa Modelica-Simulationsmodelle aus Engineering-Werkzeugen). Um das Vorwissen nutzbar zu machen werden gängige Verfahren der datengetriebenen Modellbildung, wie zum Beispiel Künstliche Neuronale Netze, erweitert und für die Nutzung von Vorwissen zugänglich gemacht.

Ihre Aufgaben

  • Konzeption und Durchführung von Forschungsvorhaben im Bereich Maschinelles Lernen
  • Entwicklung von Verfahren zur Einbindung von Vorwissen zu cyber-physischen Systemen in Verfahren der datengetriebenen Modellbildung
  • Konzeption und Entwicklung einer Verarbeitungskette für den praktischen Einsatz der erforschten Methoden
  • Beteiligung an Forschungs- und Industrieprojekten und Veröffentlichung der Projektergebnisse durch wissenschaftliche Publikationen
  • Durchführung von Machbarkeitsstudien und Unterstützung bei der Akquisition neuer Forschungs- und Industrieprojekte

Es besteht die Möglichkeit zur Promotion. Die Vergütung erfolgt nach TV-L EG13.

Ihr Profil

  • Ein mit sehr gutem Erfolg abgeschlossenes Studium der Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik oder eines vergleichbaren Fachs
  • Sehr gute Kenntnisse im Bereich Maschinelles Lernen (insb. Deep Learning) und  Datenanalyse
  • Sehr gute Kenntnisse in einer oder mehreren wissenschaftlichen Programmiersprachen (vorzugsweise Matlab, Python oder Julia) sowie einer objektorientierten Programmiersprache (idealerweise C# oder C++)
  • Ein hohes Maß an Eigeninitiative, Eigenverantwortlichkeit und Teamfähigkeit sowie die Bereitschaft, sich in fachfremde Themengebiete einzuarbeiten.

Kontakt

Karlsruher Institut für Technologie (KIT),
Lehrbereich für Interaktive Echtzeitsysteme
c/o Fraunhofer Institut für Optronik,
Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
Herrn Dipl. Wirt.-Ing. Julius Pfrommer
Fraunhoferstraße 1
76131 Karlsruhe

E-Mail: julius.pfrommer@iosb.fraunhofer.de
Tel.: +49 721/6091-286