Práctica Profesional: Aprendizaje Profundo para la Percepción del Radar
- Internship
El equipo de Sensorización Computacional de MERL está buscando a un intern muy motivado para realizar investigaciones fundamentales en percepción de radar. Se requiere experiencia en detección de objetos basada en aprendizaje profundo, seguimiento de múltiples objetos, asociación de datos y aprendizaje de representación (puntos de detección, mapas de calor y formas de onda de radar crudas). La experiencia práctica previa con conjuntos de datos de radar abiertos en interiores / exteriores es una ventaja. Familiaridad con el concepto de FMCW, MIMO y espectro de rango-Doppler-ángulo es una ventaja. El pasante colaborará con un pequeño grupo de investigadores de MERL para desarrollar algoritmos nuevos, diseñar experimentos con bancos de prueba de MERL en casa y preparar resultados para patentes y publicaciones. La duración estimada de la pasantía es de 3 meses con una fecha de inicio flexible.
Áreas de Investigación: Inteligencia Artificial, Sensorización Computacional, Visión por Computadora, Sistemas Dinámicos, Aprendizaje Automático, Optimización, Procesamiento de señales
Contacto: Perry Wang
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