<p>  Deine Aufgaben </p>   <li> Thema: Safe Bayesian Optimization zur Steuerung von Schneidemaschinen</li>  <li> Entwicklung sicherer und effizienter Steuerungsalgorithmen für industrielle Schneidemaschinen&nbsp;</li>  <li> Literaturrecherche durchführen, um den aktuellen Stand der Bayesian Optimization und deren Anwendungen in der Maschinensteuerung zu verstehen</li>  <li> Auf Bayesian Optimization basierende Algorithmen entwickeln und implementieren, die auf die Steuerung von Schneidemaschinen zugeschnitten sind</li>  <li> Experimentelle Ergebnisse analysieren und interpretieren, Schlussfolgerungen ziehen und Empfehlungen für weitere Verbesserungen abgeben</li>  <p>  Dein Profil </p>  <li> Studiengang der Fachrichtung Informatik oder vergleichbare Fachrichtungen</li>  <li> Vorkenntnisse in Bayesian Optimization und Gaussian Processes von Vorteil</li>  <li> Grundkenntnisse im Bereich Machine Learning sowie in Python, Tensorflow oder PyTorch</li>  <li> Gute Englischkenntnisse</li>  <li> Sicherer Umgang mit Mircosoft Office Anwendungen</li>  <li> Selbstmotivation sowie analytische Fähigkeiten</li>

Praktikum/Masterthesis im Bereich Artifical Intelligence/Safe Bayesian Optimization