Studentische Arbeiten

Hier bei uns am Lehrstuhl können fast alle Arbeiten auch remote durchgeführt werden, und die Bearbeitung der Arbeit ist in den allermeisten Fällen nicht eingeschränkt.

Am Lehrstuhl MMK sind ständig Themen für studentische Arbeiten (Bachelor- und Masterarbeiten, Forschungspraxis, IDP) zu vergeben.

Wenn Sie ein passendes Thema für Ihre studentische Arbeit gefunden haben wenden Sie sich an den zuständigen Assistenten. Falls keine passende Arbeit ausgeschrieben ist, können Sie auch mit einem Assistenten Kontakt aufnehmen, um ein Thema zu erhalten.

Ingenieurpraxis: Wir bieten lediglich eine ausgeschriebene Ingenieurspraxis bei uns an, betreuen Sie aber gerne, wenn Sie eine Stelle in einer Firma finden.

Wir bieten keine Praktikumsstellen am Lehrstuhl an! Eingehende Anfragen werden aufgrund der Menge nicht beantwortet.

Themen für studentische Arbeiten

Sachgebiet: Computer Vision

You will be working camera, lidar and radar sensor data!

Topic	3D Perception and Multi-modal Sensor Fusion
Type	Forschungspraxis(FP), Interdisziplinäres Projekt (IDP), Master's Thesis
Supervisor	Philipp Wolters E-Mail: philipp.wolters@tum.de
Area	Machine Learning for Computer Vision
Description	We are currently looking for motivated Master's students who want to do their thesis or research practical in the fields of 3D object detection, tracking and/ or multi-modal sensor fusion (camera + radar). Research and analyze the latest deep learning techniques and models for 3D computer vision and scene understanding in the context of autonomous driving. Implement state-of-the-art algorithms and models in Python and PyTorch. Develop novel approaches for multi-modal sensor fusion, combining camera and radar data for improved object detection and tracking in challenging environments. Work with large-scale datasets for 3D object detection and tracking, including KITTI, Waymo, and nuScenes. Transform research concepts into working prototypes. Collaborate with our industry partner on real-world applications of your research.
Requirements	Pursuing a master’s degree in Computer Science, Engineering, Mathematics or a related field Strong programming skills in Python Prior experience with Deep Learning (preferably Object Detection/Tracking) Familiarity with PyTorch or other deep learning libraries and frameworks Knowledge of 3D computer vision, sensor fusion, and perception concepts is a plus Strong problem-solving and analytical skills, with a passion for innovation and technology
Application	Interested in working at the intersection of machine learning, computer vision and autonomous driving? Reach out via philipp.wolters@tum.de with your latest CV and transcript of records.