Bachelor-, Forschungs- und Masterarbeiten

Hier finden Sie ausgeschriebenen Studienarbeiten, die noch nicht vergeben sind

Für die Vergabe neuer Arbeiten bestehen zwei Möglichkeiten:
  • Sie können sich auf bereits ausformulierte offene Bachelor-/Forschung-/Masterarbeiten bewerben. Diese Arbeiten sehen Sie auf dieser Seite.
  • alternativ können Sie auch gerne, Ihrem Interesse entsprechend, sich an die einzelnen wissenschaftlichen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter wenden und sich nach neuen, noch nicht ausformulierten Arbeiten erkundigen. Werfen Sie dazu gerne vorab einen Blick auf die Forschungsgebiete der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Am ISS entscheiden diese selbst über die Vergabe von Arbeiten und die Auswahl der Studierenden. Bei der Kontaktaufnahme per E-Mail bietet es sich an, direkt einen kurzen Lebenslauf und einen aktuellen Leistungsauszug aus C@mpus anzuhängen.

 

 

Hinweis: Alle Arbeiten können in deutscher Sprache verfasst sein, auch wenn einige Aufgaben hier nur in englischer Sprache veröffentlicht wurden.

Universal Domain Adaptation / Zero-Shot Learning: Pascal Schlachter

Arbeit: FA/MA

Titel: Identifying new classes during Universal Domain Adaptation using Zero-Shot Learning.

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Indoor Localization: Sven Hinderer

Arbeit: FA/MA

Titel: Range-Doppler map upsampling for single channel chirp sequence radar using Deep Learning.

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Arbeit: FA/MA

Titel: Mutual Information Neural Estimation for multilateration localization system.

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Arbeit: BA/FA/MA

Titel: Indoor localization with fiducial markers.

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Arbeit: BA/FA/MA

Titel: Efficient target detection for low-cost radar-based indoor localization system.

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Signal processing and ML for automotive radar

Arbeit: Masterarbeit

Titel: Synthetic Aperture Radar (SAR) for Automotive

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Signalverarbeitung für die medizinische Bildgebungstechnologie, medizinische Bildanalyse

Arbeit: Masterarbeit

Titel: Unsupervised Semantic Image Synthesis for Medical Imaging

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Arbeit: Bachelor- / Forschungs- / Masterarbeit

Titel: Medical Signal Processing - AI-assisted data processing and visualization: Deep Learning, Semantic Segmentation, Reconstruction, Motion Correction

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Forschungsüberblick

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