End-to-End-Lernen für einen Münchner Premium-OEM evaluieren
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie nutzen den CommaAI Comma2k19-Datensatz als offene Basis (Frontkamera plus Steuerdaten). Trainieren Sie ein ConvNet, das aus dem aktuellen Frame Lenkwinkel-Delta und Geschwindigkeitsdelta vorhersagt. Vergleichen Sie es nicht in der Pfadqualität (das wäre unfair), sondern in der Closed-Loop-Simulation in CARLA gegen einen modularen Mini-Stack (Lane-Detection + PID-Regler). Beschreiben Sie offene Risiken (Verteilungsverschiebung, fehlende Erklärbarkeit, Edge-Case-Verhalten) ausführlich. Liefern Sie das Training, die Simulationsergebnisse und ein Risiko-Memo, das im Forschungsrat hält.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie schneidet ein einfaches End-to-End-Lernmodell im niedrigen Geschwindigkeitsbereich gegen einen modularen Mini-Stack ab, und welche Risiken bleiben offen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- End-to-End-Lernen als Imitationslernen verstehen und implementieren
- Closed-Loop-Bewertung in einer Fahrsimulation aufsetzen
- Verteilungsverschiebungen als zentrales Risiko benennen
- Eine Methodenoption für eine Forschungsabteilung ehrlich einordnen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenML Researcher
Eine ehrliche Methodenstudie zum End-to-End-Lernen mit Risiko-Memo ist genau das Profil, das ML Researchers in OEM-Forschungseinheiten zeigen sollten.
Dieses Projekt schärft
- end-to-end-learning
- imitation-learning
- model-evaluation
AI Safety Researcher
Verteilungsverschiebungen und fehlende Erklärbarkeit konkret zu benennen ist klassische Kernarbeit von AI Safety Researchern im automotiven Kontext.
Dieses Projekt schärft
- risk-analysis
- model-evaluation
- end-to-end-learning
Research Scientist
Eine Closed-Loop-Bewertung in einer Forschungsumgebung sauber durchzuziehen und im Forschungsrat zu präsentieren ist der Alltag von Research Scientists in OEM-Settings.
Dieses Projekt schärft
- simulation
- imitation-learning
- model-evaluation
Noch eine Sache