Low Shot / Zero Shot Classification Techniques

Cyberagentur - Agentur für Innovation in der Cybersicherheit

04347 Leipzig

Bewerbungsfrist nicht angegeben

Überblick

Qualitativ hochwertige Daten bilden die Grundlage für effiziente Machine Learning Algorithmen.
Im Rahmen einer Masterarbeit soll untersucht werden, inwieweit Low-Shot-Lernverfahren (Few-Shot, Zero-Shot und/ oder In-Context-Learning) für Klassifikationsaufgaben in sicherheitsrelevanten Kontexten genutzt werden können.
Dazu soll der aktuelle Stand der Forschung in diesem Bereich untersucht und beschrieben werden, sowie verschiedene Low-Shot Klassifikationstechniken gegenübergestellt und ein Prototyp entwickelt werden, der als Demonstrator für Klassifikationsaufgaben genutzt werden kann.
Grundlage des angewandten Teils der Masterarbeit ist ein Datensatz, welcher Bilddaten unterschiedlicher Klassen militärischer Fahrzeuge umfasst und für eine exemplarische Implementierung der erarbeiteten Verfahren genutzt werden kann.

Untersuchung, inwieweit Low-Shot-Lernverfahren für Klassifikationsaufgaben genutzt werden können
Untersuchen und Beschreiben des aktuellen Standes der Forschung im Bereich Low-Shot-Lernverfahren
Gegenüberstellung verschiedener Low-Shot Klassifikationstechniken
Entwicklung eines Prototyps, der als Demonstrator für Klassifikationsaufgaben genutzt werden kann
Nutzung eines Datensatzes mit Bilddaten militärischer Fahrzeuge als Grundlage der Masterarbeit

Bitte wenden Sie sich an die im Originalaushang angegebene Kontaktstelle, um weitere Informationen zu erhalten und das konkrete Bewerbungsverfahren zu klären.