Marwa H.-Computer-Vision-Projekt
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Erfahrungen
Computer-Vision-Projekt
- Entwicklung eines auf einem Convolutional Neural Network (ConvNet) basierenden Modells, das eine Genauigkeit von 95% bei der Erkennung und Klassifizierung von Verkehrsschildern erreichte.
- Programmiersprache: Python 3.7.
- Bibliotheken: Numpy, matplotlib, scikit-learn, scikit-image.
- Deep-Learning-Framework: Tensorflow.
NLP-Projekt
- Erstellung und Vergleich der Leistung von drei verschiedenen Modellen zur Klassifizierung von Patentanmeldungen.
- Die ersten beiden Modelle verwenden unterschiedliche Wortrepräsentationen, während das dritte auf einem vortrainierten Sprachmodell basiert.
- Die Genauigkeit wurde deutlich verbessert – von 60% mit dem Basismodell (unter Verwendung von GloVe-Embeddings) auf 88% mit dem vortrainierten Modell.
- Programmiersprache: Python 3.7.
- Wortrepräsentation: GloVe word embeddings, vortrainierte domänenspezifische Embeddings.
- Vortrainiertes Sprachmodell: BERT von Google AI.
- Python-Bibliotheken: Pandas, Numpy.
- Deep-Learning-Framework: Tensorflow.
Masterarbeit an der University of Passau
University of Passau
- Tiefeninformationen werden mithilfe von Generative Adversarial Networks (GANs) aus RGB-Bildern extrahiert.
- Der Generator folgt einer Encoder-Decoder-Architektur.
- Ein vortrainiertes EfficientNet-Modell wird als Encoder-Backbone zur Merkmalsextraktion verwendet, während der Decoder als vollständig konvolutionales neuronales Netzwerk implementiert ist.
- Im ersten Ansatz werden Conditional GANs (CGANs) überwacht trainiert, wobei einzelne RGB-Bilder zusammen mit den entsprechenden Ground-Truth-Tiefenkarten sowohl für das Training als auch für das Testen verwendet werden.
- Der zweite Ansatz verwendet eine GAN-basierte Architektur, die unüberwacht mit Stereobildpaaren ohne Ground-Truth-Tiefenkarten trainiert wird; zum Testzeitpunkt werden jedoch nur einzelne RGB-Bilder mit Tiefenkarten verwendet.
Fähigkeiten
- Programmiersprachen: Python, C, C++, Matlab, Sql (Postgresql)
- Tools: Jupyter Notebook, Visual Studio Code
- Betriebssysteme: Linux, Windows 7/10
- Versionsverwaltung: Git
Sprachen
Ausbildung
University of Passau
Master's degree · Informatik · Passau, Deutschland
École pluridisciplinaire internationale Sousse
Elektrotechnik · Sousse, Tunesien
Institut Supérieur d'Informatique et Mathématiques
Bachelor's degree · Elektronik und Kommunikation; Technologie · Monastir, Tunesien
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
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Marwa ist in München, Deutschland ansässig.
Marwa spricht folgende Sprachen: Arabisch (Verhandlungssicher), Englisch (Verhandlungssicher), Französisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Fortgeschritten).
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Marwa gut geeignet für Rollen wie: Computer-Vision-Projekt, NLP-Projekt, Masterarbeit an der University of Passau.
Die neueste Position von Marwa ist Computer-Vision-Projekt.
Marwa hat einen Master in Informatik von University of Passau, einen Bachelor in Elektrotechnik von École pluridisciplinaire internationale Sousse und einen Bachelor in Elektronik und Kommunikation; Technologie von Institut Supérieur d'Informatique et Mathématiques.
Die Verfügbarkeit von Marwa muss bestätigt werden.
Tagessatzverteilung
Die angegebenen Tagessätze entsprechen der typischen Marktspanne für Freelancer in dieser Position, basierend auf aktuellen Projekten auf unserer Plattform.
Durchschnittlicher Tagessatz für ähnliche Positionen
Die Tagessätze basieren auf aktuellen Projekten und enthalten keine FRATCH-Marge.
Der durchschnittliche Tagessatz ist der Mittelwert aller Tagessätze aus aktuellen Verträgen vergleichbarer Freelancer auf unserer Plattform.
Der Median-Tagessatz ist der mittlere Wert aller Tagessätze – die Hälfte der vergleichbaren Freelancer verlangt weniger, die andere Hälfte mehr. Anders als der Durchschnitt wird er von Ausreißern kaum beeinflusst.
Berechnet auf Basis der Tagessätze unserer Freelancer, Stand 16 Okt 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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