Student Projects: Theses, Studienarbeiten and Projekt Gruppen
Um der großen Zahl an Anfragen für studentische Projekte gerecht zu werden, werden künftige Bachelor- und Masterarbeiten sowie Studienarbeiten von Doktoranden betreut, die in größeren Zeitabständen Rückmeldung an Prof. Möller geben. Die folgende Tabelle zeigt unsere aktuellen Gruppenmitglieder, ihre Verfügbarkeit zur Betreuung von Abschlussarbeiten sowie die Themen/Bereiche, in denen sie Abschlussarbeiten anbieten. Bei Interesse kontaktieren Sie uns bitte über die E-Mail-Adresse cv_student_projects (at) eti.uni-siegen.de und beantworten Sie alle unten aufgeführten Fragen. Wir werden Ihnen dann einen Betreuer zuweisen. Bitte beachten Sie, dass Vorkenntnisse in unseren Forschungsgebieten (z. B. durch die Teilnahme an den Vorlesungen des Lehrstuhls) Voraussetzung sind, um bei uns eine Abschlussarbeit schreiben zu können (insbesondere ist ein abgeschlossener Kurs in Machine Learning oder Deep Learning Voraussetzung)! Wir bieten keine Praktika an.
| PhD | Freie Slots | Topic / Area |
| Alexander Auras | Fully occupied | Hybrid approaches to inverse problems and learned regularization methods |
| Jan Philipp Schneider | Fully occupied | i) Joint optimization methods for (physical) systems and NNs, ii) Neural Rendering and Scene Reconstruction Methods |
| Michael Schopf-Küster | Fully occupied | i) 3D shape completion; ii) theoretical studies on neural networks |
| Dr. Natacha Kuete Meli | 2 slots free | Quantum Computing for Computer Vision |
| Paolo Zuzolo | Fully occupied |
i) Geometry processing ii) Spectral methods iii) Geometric Deep Learning |
Fragen
- In welchem Studiengang sind Sie eingeschrieben? Möchten Sie eine Studienarbeit, ein Projektgruppenprojekt, eine Bachelor- oder Masterarbeit schreiben?
- Für welche offenen Themen (siehe Tabelle) interessieren Sie sich?
- Welche Kurse im Bereich Maschinelles Lernen haben Sie bereits belegt?
- Kannst du bitte dein Studienzeugnis beifügen (das ist die Liste deiner Kurse und Noten, die du über Unisono abrufen kannst)? Du kannst auch deinen Lebenslauf beifügen (das ist willkommen, aber nicht erforderlich).
- Welche Kurse belegst du derzeit, die noch nicht im Studienzeugnis aufgeführt sind?
- Welche ML-bezogenen Projekte hast du bisher durchgeführt (in Siegen oder anderswo)?
- Falls du im Rahmen eines Projekts oder einer Hiwi-Tätigkeit mit unserer oder einer anderen Gruppe zusammengearbeitet hast, kannst du eine Referenz angeben.
Bei den Fragen 8–11 bewerte bitte deine Kenntnisse (0: noch nie davon gehört, 10: Experte) in den folgenden Bereichen. Insbesondere um deine Programmiererfahrung zu belegen, kannst du uns z. B. deinen GitHub-Account mitteilen: - Programmierkenntnisse:
i) Python,
ii) Deep-Learning-Frameworks (wie PyTorch, TensorFlow, ...),
iii) C/C++,
iv) Matlab. - Fähigkeit, eine wissenschaftliche Arbeit/eine Deep-Learning-Veröffentlichung zu lesen und zu verstehen.
- Fähigkeit, den Code eines anderen (z. B. aus einem GitHub-Repository) zum Laufen zu bringen.
- Formaler Hintergrund, lineare Algebra/Optimierung/allgemeine mathematische Themen.
Industrie-Abschlussarbeiten
Industrie-Abschlussarbeiten stellen einen Sonderfall dar und werden von unserer Gruppe nicht häufig angeboten. Ein Grund dafür ist, dass die Ziele von Industrie-Abschlussarbeiten oft nicht direkt mit unserer Forschung übereinstimmen. Unser Interesse gilt insbesondere der Veröffentlichung von Artikeln und/oder der Definition von Projekten, die sich gut für Doktorarbeiten (mit Drittmittel-Finanzierung) eignen. Daher entscheiden wir über Industrie-Abschlussarbeiten von Fall zu Fall, wobei folgende Aspekte entscheidend sind:
1. Unsere Gruppe betreut keine Abschlussarbeiten unter einer Geheimhaltungsvereinbarung (NDA), außer in Ausnahmefällen langfristiger Kooperationen mit klaren und realistischen (kurz- bis mittelfristigen) Perspektiven, wie die Gruppe von der Arbeit profitiert, z. B. in Form von Fördermitteln/gemeinsamen Anträgen auf Drittmittel.
2. Sprechen Sie so früh wie möglich mit uns über das Thema und den Zeitplan! Das Thema wird von der Universität zugewiesen, nicht vom Unternehmen!
3. Das Ziel der Masterarbeit ist es, die Fähigkeit zur wissenschaftlichen Forschung unter Beweis zu stellen, d. h. bisher unbekannte Erkenntnisse und/oder neue Ansätze für bestimmte Probleme zu entwickeln. Selbstverständlich muss eine Industriearbeit diese wissenschaftlichen Anforderungen in gleicher Weise erfüllen wie eine an der Universität verfasste Arbeit.