Flexible Work, Better Balance
Innerhalb der Entwicklung von ADAS/AD-Funktionen gewinnen KI-basierte End-to-End (E2E) Architekturen zunehmend an Bedeutung. E2E-Architekturen haben das Potential, die Komplexität traditioneller modularer Architekturen zu reduzieren und eine direktere Abbildung von Sensordaten auf Fahrbefehle mithilfe tiefer neuronaler Netze (DNN) zu ermöglichen. Diese Promotion befasst sich mit den vielschichtigen Herausforderungen und innovativen Lösungsansätzen bei der Absicherung von E2E-DNNs.
Ihre Aufgaben umfassen unter anderem: