Musaib Parray-Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen
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Erfahrungen
Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen
Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg
- Untersuchung der Äquivalenz zwischen dem Tiny Reasoning Model (TRM) und Diffusionsmodellen für strukturierte Schlussfolgerungsaufgaben wie Sudoku und Labyrinthlösungen.
- Erforschung der Schlussfolgerungs- und Generierungsfähigkeiten von Diffusionsmodellen in symbolischen Problemlösungsumgebungen.
Machine Learning Lab – Autonomes Fahren & Generative Modelle
LMS, FAU Erlangen-Nürnberg
- Aufbau einer ML-Pipeline für autonomes Fahren in OpenAI Gymnasium, wobei aus Simulationsbildern und Steueraktionen gelabelte Datensätze erstellt wurden.
- Entwurf und Training leichter CNN- und RNN-Modelle für End-to-End-Steuerung sowie Implementierung von Modellkompression für Echtzeitinferenz.
- Entwicklung und Training eines Diffusionsmodells von Grund auf auf MNIST mit Implementierung von Entrauschen, Sampling und Bilderzeugung während der Inferenz.
Optimierung der Canny-Kantenerkennung (DSP-Laborprojekt)
LMS, FAU Erlangen-Nürnberg
- Implementierung der vollständigen Canny-Kantenerkennungspipeline in Python mit OpenCV, modulare Aufteilung wichtiger Schritte wie Gradientenberechnung und Hysterese-Schwellenwert.
- Leistungssteigerung durch Integration von CLAHE-Vorverarbeitung und mehrstufiger Gauß-Filterung zur Verbesserung von Kantenkontrast und Lokalisierung.
- Durchführung von Experimenten am BSDS500-Datensatz zur Analyse der Auswirkungen von Parameteranpassungen und der Kombination von Kanten auf mehreren Skalen.
Bachelorarbeit – EEG-Anfallserkennung mit CNN
Aligarh Muslim University
- Entwicklung eines CNN-basierten Modells zur Erkennung epileptischer Anfälle anhand von CHB-MIT-EEG-Daten.
- Vergleich von Zeitbereichs- und FFT-basierten Merkmalen mit besserer Leistung bei Frequenzbereichseingaben.
- Entwurf eines leichten CNN für die Echtzeitklassifikation von Anfallszuständen (Interiktal, Präiktal, Iktal).
Branchenerfahrung
Sieh, in welchen Branchen dieser Freelancer den Großteil seiner beruflichen Laufbahn verbracht hat.
Erfahren in Bildung, Automotive, Informationstechnologie (IT) und Gesundheitswesen.
Erfahrung nach Fachbereich
Zeigt, in welchen Abteilungen und Funktionen dieser Freelancer am meisten mitgewirkt hat.
Erfahren in Forschung und Entwicklung (F&E).
Zusammenfassung
M.Sc.-Student im Fach Maschinelles Lernen in der Signalverarbeitung an der FAU Erlangen mit soliden Grundlagen in maschinellem Lernen, Signalverarbeitung und tiefen generativen Modellen. Erfahren in der Implementierung neuronaler Architekturen für Wahrnehmungs- und Generierungsaufgaben.
Fähigkeiten
- Programmierung: Python, Matlab, C++
- Bibliotheken & Frameworks: Pytorch, Numpy, Scipy, Gymnasium, Librosa
- Werkzeuge: Jupyter, Matlab, Git
- Bereiche: Deep Learning, Generative Modelle (Gans, Diffusionsmodelle), Reinforcement Learning, Audio- Und Bildverarbeitung, Adaptiven Filtern
- Weitere FäHigkeiten: Datenvisualisierung, Versionsverwaltung, Wissenschaftliches Schreiben
Sprachen
Ausbildung
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
Master of Science, Nachrichten- und Multimediatechnik · Nachrichten- und Multimediatechnik · Erlangen, Deutschland
Aligarh Muslim University
Bachelor of Technology, Elektrotechnik · Elektrotechnik · Aligarh, Indien · Erste Division mit Auszeichnung, 8.95/10.0
Statistiken
Erfahrung
Globale Erfahrung
Fachkenntnisse
Qualifikationen
Profil
Häufig gestellte Fragen
Du hast Fragen? Hier findest du mehr.
Musaib ist in Erlangen, Deutschland ansässig und bevorzugt 100% Remote-Projekte.
Musaib spricht folgende Sprachen: Englisch (Verhandlungssicher), Deutsch (Grundkenntnisse).
Musaib hat mindestens 2 Jahre Erfahrung. In dieser Zeit hat Musaib in mindestens 4 verschiedenen Rollen und für 3 verschiedene Firmen gearbeitet. Die durchschnittliche Dauer der einzelnen Projekte beträgt 1 Jahr und 6 Monate. Beachten Sie, dass Musaib möglicherweise nicht alle Erfahrungen geteilt hat und tatsächlich mehr Erfahrung hat.
Basierend auf der jüngsten Erfahrung wäre Musaib gut geeignet für Rollen wie: Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen, Machine Learning Lab – Autonomes Fahren & Generative Modelle, Optimierung der Canny-Kantenerkennung (DSP-Laborprojekt).
Die neueste Position von Musaib ist Forschungspraktikant – Erforschung von Schlussfolgerungen mit Diffusionsmodellen bei Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg.
In den letzten Jahren hat Musaib für Machine Learning and Perception Group, FAU Erlangen-Nürnberg, LMS, FAU Erlangen-Nürnberg und Aligarh Muslim University gearbeitet.
Musaib hat die meiste Erfahrung in Industrien wie Bildung, Gesundheitswesen und Automotive. Musaib hat auch etwas Erfahrung in Informationstechnologie (IT).
Musaib hat die meiste Erfahrung in Bereichen wie Forschung und Entwicklung (F&E).
Musaib hat einen Master in Nachrichten- und Multimediatechnik von Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und einen Bachelor in Elektrotechnik von Aligarh Muslim University.
Die Verfügbarkeit von Musaib 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 30 Aug 2026. Die tatsächlichen Tagessätze können je nach Dienstalter, Erfahrung, Fachkenntnissen, Projektkomplexität und Auftragsdauer variieren.
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