Master Thesis on Generative AI for Biomedical Imaging
Aufgaben
- Biomedical imaging provides great potential for diagnostics and research. However, many AI applications are hampered by the lack of application-specific data. Foundation models promise to solve the issue by pre-training on large amounts of data in a self-supervised manner. In this thesis you will explore how these ideas can be applied to the analysis of fluorescence microscopy images.
- During your Master thesis, you will conduct a literature review on the intersection of AI and biomedical imaging.
- You will design and implement a multimodal text-image model and evaluate the implementation of the model.
- Furthermore, you will work with large image datasets.
- Last but not least, you will be contributing to a meaningful field of research.
Profil - Education: Master studies in the field of Machine Learning, Bioinformatics or comparable
- Experience and Knowledge: in Python and programming projects; experience in designing and implementing machine learning models; knowledge of computer vision fundamentals an advantage
- Personality and Working Practice: motivated and independent
- Languages: good in German and English
- Education: Master studies in the field of Machine Learning, Bioinformatics or comparable
- Experience and Knowledge: in Python and programming projects; experience in designing and implementing machine learning models; knowledge of computer vision fundamentals an advantage
- Personality and Working Practice: motivated and independent
- Languages: good in German and English
Kontakt & Wissenswertes
Start: according to prior agreement
Duration: 9 months
Requirement for this thesis is the enrollment at university. Please attach your CV, transcript of records, examination regulations and if indicated a valid work and residence permit.
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Jan Rudolph (Functional Department)
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Christian Grumaz (Functional Department)
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