Kennziffe:: IV-73/25
Aufgabenbeschreibung
Das Fachgebiet Computer Vision & Remote Sensing der TU Berlin sucht eine*n Doktorand*in, die*der einen Beitrag zu unserer Mission leistet, semantisches und geometrisches Verständnis der Welt aus kamerabasierten Daten zu gewinnen. Wir sind besonders an Kandidat*innen interessiert, die Methoden erforschen, die semantisches Verständnis, 3D-Rekonstrüktion und räumlich-zeitliche Modellierung miteinander verbinden.
Mögliche Forschungsthemen sind:
* Neuartige Techniken zur Integration von geometrischem und semantischem Verständnis
* 3D-Darstellungen wie Punktwolken, Gauß-Splatting, generative 3D-Modelle und Weltmodelle
* Kameraposition und Szenenrekonstruktion unter schwierigen Bedingungen (z. B. nicht starre oder dynamische Umgebungen)
* Deep Learning-basierte Ansätze für dynamisches und statisches Szenenverständnis,
* Unüberwachtes (z.B. selbstüberwachtes oder schwach überwachtes) Repräsentationslernen aus Video- und Bilddaten
* Temporale Modellierung von Objekten und Szenen in 2D/3D-Räumen
* Neuronale implizite Darstellungen (z. B. vorzeichenbehaftete Abstandsfunktionen, Strahlungsfelder)
Anwendungsgebiete könnten u.a. sein: Science of Intelligence (vgl. DFG-Exzellenzcluster an der TU Berlin), Handlungsklassifikation zur Verhaltensanalyse, Szenenverständnis im Kontext von Weltmodellen, medizinische Bildanalyse oder Modellierung biologischer Systeme. Wir sind immer offen für andere innovative Bereiche. Lehraufgaben.
Erwartete Qualifikationen
* Erfolgreich abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium (Master, Diplom oder Äquivalent) in Informatik oder Technischer Informatik oder verwandter Fachrichtung
* Sehr gute Programmierkenntnisse in Python
* Fundierte und aktuelle Kenntnisse in den Bereichen Computer Vision oder Mustererkennung oder Angewandte Mathematik
* Die Fähigkeit zum Unterrichten in deutscher und/oder in englischer Sprache wird vorausgesetzt; Bereitschaft, die jeweils fehlenden Sprachkenntnisse zu erwerben