Lehre
Studien- & Abschlussarbeiten

Studien- und Abschlussarbeiten

Wir suchen fortlaufend Studenten für die Bearbeitung von Studien- und Abschlussarbeiten. Hierbei decken die Themen das gesamte Spektrum an Forschungsbereichen innerhalb der derzeit von den Mitarbeitern behandelten Projekte ab. Ideen zu eigenen Themen und konkreten Aufgabenstellungen sind ebenfalls herzlich willkommen, wenn sie Synergien mit den Forschungsbereichen bilden.

Aufgrund der ständig wechselnden Themenvorschläge und Aufgabenstellungen durch die Betreuer erfolgt an dieser Stelle nur ein Hinweis auf einige ausgewählte Themen.


Individuelle Abschlussarbeit

Wir sind auf der Suche nach Studierenden, die gerne an unseren zukünftigen Forschungsprojekten arbeiten möchten. Je nach Ihren Fähigkeiten und Zukunftsplänen suchen wir gemeinsam ein Thema in unseren Forschungsbereichen, das am besten zu Ihnen passt. In Ihrer Abschlussarbeit werden Sie mit aufkommenden Themen in Berührung kommen mit einem Fokus auf KI. Die folgenden Themen sind Beispiele dafür, wie solche Arbeiten aussehen können.

Themenvorschläge

  • Auto-PyTorch für X [BSc + MSc]

    Erweiterung, Anwendung und Verfeinerung unseres AutoDL-Tools Auto-PyTorch für neue Bereiche wie Bildklassifikation, Segmentierung, Video, Ausreißererkennung oder NLP. Wir empfehlen einen starken Hintergrund in Maschinellem Lernen und der von Ihnen gewählten Anwendung für diese Arbeit.

    Kontakt: Difan Deng

  • Schaffung einer neuen DAC-Benchmark [BSc + MSc]

    Modellierung, Implementierung und Evaluierung von DAC für einen beliebigen Zielalgorithmus. Wir empfehlen einen starken Hintergrund in RL, Grundkenntnisse in DAC sowie in der Zieldomäne Ihrer Wahl, um in diesem Thema erfolgreich zu sein. Mögliche Zielgebiete sind Maschinelles Lernen oder Reinforcement Learning, MIPS oder SAT-Löser und Evolutionäre Algorithmen.

    Kontakt: Theresa Eimer

  • Auswahl wichtiger Merkmale mit fanova [BSc + MSc]

    Da ein Gauß-Prozess eine schlechte Skalierbarkeit in Bezug auf die Anzahl der Dimensionen aufweist, ist es in der Regel sehr schwierig, ihn an einen sehr hochdimensionalen Raum anzupassen. Nicht alle Hyperparameter in einem HPO-Problem sind gleich wichtig: manchmal beeinflusst nur eine Teilmenge von ihnen die endgültige Leistung eines HPO-Problems. Ein beliebtes Tool zur Analyse der Wichtigkeit von Hyperparametern ist fanova, das einen Random Forest anpasst, um die Beziehung zwischen Hyperparametern und Leistung zu erfassen. In ähnlicher Weise reduziert auch BOinG die Anzahl der Punkte für die Anpassung von GP mit Hilfe eines Random Forest. Daher wäre es interessant, fanova und BOinG zu kombinieren, um zu sehen, ob fanova dabei helfen könnte, die Anzahl der Dimensionen zu reduzieren und es somit für ein GP-Modell anwendbar zu machen. Wir empfehlen für diese Arbeit einen starken Hintergrund in AutoML.

    Kontakt: Difan Deng 

  • Meta-Policy Gradients im kontextuellen RL [MSc]

    Da sich die Abstimmung von Hyperparametern im kontextuellen RL-Umfeld als schwierig erwiesen hat, könnte die Verwendung von Meta-Policy-Gradienten im kontextuellen Umfeld zur Anpassung aller Hyperparameter in einer einzigen Lebenszeit eine Alternative zu etablierten Lösungen darstellen. Eine Möglichkeit, hier anzusetzen, wäre, die Arbeit an der selbstoptimierenden Akteurskritik (STAC) auf die kontextuelle Umgebung auszudehnen, indem man die Zustands- und Aktionseinbettungen auf einen lernbaren Kontextparameter konditioniert (z.B. die Standardabweichung der kontextgenerierenden Verteilung) und dann einen Agenten darauf trainiert, diesen Parametersatz zu lernen, während er mit der Umgebung unter Verwendung von Meta-Politik-Gradienten interagiert. Wir empfehlen für diese Arbeit einen starken Hintergrund in Reinforcement Learning sowie Vorkenntnisse in AutoML.

    Kontakt: Aditya Mohan 

  • Multi-fidelity als Meta-Lernproblem [MSc]

    Die Anwendung von F-PACOH auf mehrere Fidelitäten könnte eine Möglichkeit sein, die induktive Verzerrung von einer Fidelität auf eine andere zu übertragen und während des Schätzungsprozesses eine Bewertung auf verschiedenen Fidelitäten zu ermöglichen. Die Kombination mit Multi-Informationsquellen-Ansätzen (Vorläufer von MF) könnte auch bei der Auswahl relevanter Fidelitäten helfen. Zeitplanung und Bewertung der Validität sind hier von entscheidender Bedeutung. Wir empfehlen einen starken Hintergrund in AutoML für diese Arbeit. 

    Kontakt: Tim Ruhrkopf

Interesse geweckt?

Der genaue Ablauf einer Abschlussarbeit, zusammen mit einer ungefähren Vorstellung welche Erwartungen wir an Abschlussarbeiten haben, ist hier beschrieben.

Es ist uns wichtig, dass das passende Hintergrundwissen vorhanden ist, damit eine Arbeit bei eine Chance auf einen positiven Abschluss hat. Um das entsprechend einschätzen zu können, würden wir bitten, uns folgende Punkte zu kommen zu lassen:

  1. Themenvorschlag oder Themengebiet(e)
  2. Welche Vorkenntnisse sind vorhanden? Welche ML-bezogenen Kurse wurden dafür belegt?
  3. Eine Selbsteinschätzung von -- bis ++ zu folgenden Themen:
    • Coding in Python
    • Coding mit PyTorch
    • Fähigkeit ein Deep Learning Paper zu implementieren
    • Fähigkeit ein Reinforcement Learning Paper zu implementieren
    • Fähigkeit eine fremde Codebase zu verstehen und auszuführen

Diese sollten per E-Mail an die angegebene Kontaktperson gesendet werden. Die Mailadressen können den persönlichen Seiten entnommen werden.