[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-masterand-mwd-informatik-catastrophic-forgetting-in-reinforcement-learning":3,"similar-masterand-mwd-informatik-catastrophic-forgetting-in-reinforcement-learning":31,"matching-freelancers-masterand-mwd-informatik-catastrophic-forgetting-in-reinforcement-learning":315},{"id":4,"slug":5,"title":6,"description":7,"skills":8,"budget":16,"duration":16,"location":17,"onsitePercent":18,"contractType":19,"foundAt":20,"category":21,"rawText":25,"webTitle":26,"webText":27,"language":28,"projectId":29,"sourceUrl":30},21237,"masterand-mwd-informatik-catastrophic-forgetting-in-reinforcement-learning","Masterand (m\u002Fw\u002Fd) Informatik - Catastrophic Forgetting in Reinforcement Learning","Masterarbeit zur Untersuchung des Einflusses von Catastrophic Forgetting auf den DDPG-Algorithmus im Reinforcement Learning. Ziel ist die Entwicklung und Evaluierung von Gegenmaßnahmen durch Experimente in realitätsnaher Umgebung und theoretische Analysen. Aufgaben umfassen Implementierung alternativer Trainingsmuster, Evaluation und Identifikation von Verbesserungspotentialen.",[9,10,11,12,13,14,15],"Reinforcement Learning","Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)","Neuronale Netze","Python","TensorFlow oder PyTorch","Mathematik","Hardware-basierte Trainingsumgebungen",null,"Köln",50,"contracting","2026-07-09T15:26:54+00:00",{"id":22,"slug":23,"label":24},3,"ai_ml","AI & Machine Learning","Masterand (m\u002Fw\u002Fd) Informatik\nProjektnummer: FE51-00126-KAUTO\nStandort: Köln, Nordrhein-Westfalen\nArbeitsweise: Hybrid\nLaufzeit: Keine Angabe\nStartdatum: Keine Angabe\n\nThema: Einfluss von Catastrophic Forgetting beim Anwenden von Reinforcement Learning, insbesondere DDPG und entsprechende Gegenmaßnahmen:\nDas Ziel dieser Masterarbeit ist es, den Einfluss von Catastrophic Forgetting auf Reinforcement Learning Algorithmen, insbesondere Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG), zu untersuchen und entsprechende Gegenmaßnahmen zu entwickeln und zu evaluieren. Dies soll durch Experimente in einer realitätsnahen Umgebung und theoretische Analysen erreicht werden.\n\nBeschreibung: Catastrophic Forgetting ist ein bekanntes Problem in neuronalen Netzen, bei dem das Modell dazu neigt, frühere Informationen zu vergessen, wenn es auf neue Daten trainiert wird. Dies stellt eine besondere Herausforderung für Reinforcement Learning (RL) dar, da kontinuierliches Lernen in dynamischen Umgebungen erforderlich ist. Diese Arbeit soll untersuchen, wie sich Catastrophic Forgetting auf den DDPG-Algorithmus auswirkt und welche Gegenmaßnahmen ergriffen werden können, um die Stabilität und Leistung des Modells zu verbessern.\n\nMögliche Fragestellungen:\n\n- Inwiefern ist der bisher gewählte Ansatz mittels DDPG der korrekte?\n\n- Lässt sich Catastrophic Forgetting bei diesem Modell zeigen?\n\n- Was könnten mögliche Gegenansätze sein?\n\n- Welches ist der beste Ansatz hierbei?\n\nBereits vorhanden:\n\n- Vollständige Trainingsumgebung direkt an der Hardware\n\n- Funktionierendes DDPG basiertes Modell\n\nTodos:\n\n- Implementierung von alternativen Trainingsmustern\n\n- Evaluation der neuen Trainingsalternativen\n\n- Aufzeigen von weiterem Verbesserungspotential\n\nDas bringst du mit:\n- Studium der Informatik, Mathematik oder verwandter Bereiche (Master) \n\n- Kenntnisse in Reinforcement Learning und neuronalen Netzen \n\n- Erfahrung mit Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) Algorithmus \n\n- Programmierkenntnisse in Python, TensorFlow oder PyTorch \n\n- Fähigkeit zur Durchführung theoretischer Analysen und praktischer Experimente \n\n- Kenntnisse im Umgang mit Hardware-basierten Trainingsumgebungen\n\nSkills: Implementierung, Informatik, Mathematik, Python\n\nAnsprechpartner:\nMartina Schlesok\nSenior HR Expert\nFERCHAU Automotive GmbH, Niederlassung Köln Automotive\nGottfried-Hagen-Str. 20\n51105 Köln\n+49 162 3297581\nmartina.schlesok@ferchau.com","Masterand (m\u002Fw\u002Fd) Informatik - Reinforcement Learning und Catastrophic Forgetting","Wir suchen einen Masterstudierenden der Informatik, Mathematik oder eines verwandten Fachbereichs für eine Masterarbeit zum Thema Catastrophic Forgetting in Reinforcement Learning Algorithmen.\n\nCatastrophic Forgetting ist ein bekanntes Problem in neuronalen Netzen, bei dem Modelle dazu neigen, frühere Informationen zu vergessen, wenn sie auf neue Daten trainiert werden. Dies stellt eine besondere Herausforderung für Reinforcement Learning dar, da kontinuierliches Lernen in dynamischen Umgebungen erforderlich ist. Das Ziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss von Catastrophic Forgetting auf den Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)-Algorithmus zu untersuchen und entsprechende Gegenmaßnahmen zu entwickeln und zu evaluieren.\n\nDie Arbeit umfasst folgende Aufgaben:\n- Implementierung von alternativen Trainingsmustern\n- Evaluation der neuen Trainingsalternativen\n- Theoretische Analysen und praktische Experimente in einer realitätsnahen Umgebung\n- Aufzeigen von weiterem Verbesserungspotential\n\nDu bringst mit:\n- Kenntnisse in Reinforcement Learning und neuronalen Netzen\n- Erfahrung mit dem DDPG-Algorithmus\n- Programmierkenntnisse in Python, TensorFlow oder PyTorch\n- Fähigkeit zur Durchführung theoretischer Analysen und praktischer Experimente\n- Kenntnisse im Umgang mit Hardware-basierten Trainingsumgebungen\n\nVorhanden sind bereits eine vollständige Trainingsumgebung und ein funktionierendes DDPG-basiertes Modell. Die Position ist hybrid ausgerichtet und bietet die Möglichkeit, an einem innovativen Projekt im Bereich Machine Learning mitzuwirken.","de","FE51-00126-KAUTO","https:\u002F\u002Ftouch.ferchau.com\u002Fde\u002Fde\u002Fprojekt\u002F483226",{"items":32},[33,57,80,99,122,139,158,173,190,204,222,244,265,284,300],{"id":34,"slug":35,"title":36,"description":37,"skills":38,"budget":16,"duration":16,"location":52,"onsitePercent":53,"contractType":54,"foundAt":55,"category":56},21459,"ai-senior-developer","AI Senior Developer","Senior AI Developer Position in Bangalore, India mit 7-8 Jahren Erfahrung. Fokus auf Microsoft Azure AI Platform, Machine Learning und Cloud-basierte AI-Lösungen. 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Koordination von Maßnahmen zur Steigerung der KI-Kompetenz und Zusammenarbeit mit internationalen Teams zur Harmonisierung globaler KI-Governance-Vorgaben.",[63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75],"KI-Governance","Projektmanagement","EU AI Act","ISO 42001","Confluence","Jira","Power BI","Tableau","Stakeholder-Management","Datenschutz","Prince2","Agile\u002FScrum","PMI","Friedrichshafen, Baden-Württemberg",100,"2026-07-10T12:25:46+00:00",{"id":22,"slug":23,"label":24},{"id":81,"slug":82,"title":83,"description":84,"skills":85,"budget":16,"duration":94,"location":95,"onsitePercent":96,"contractType":19,"foundAt":97,"category":98},21332,"data-scientist-mwd-remotegr-berlin-august-2026-3-monate","Data Scientist (m\u002Fw\u002Fd) \u002F\u002F Remote\u002FGR Berlin \u002F\u002F August 2026 \u002F\u002F 3 Monate","Für ein Kundenprojekt wird ein Data Scientist (m\u002Fw\u002Fd) ab August 2026 gesucht. Aufgaben umfassen Beratung bei der Kalibrierung von Elastizitätsmodellen, Validierung von Elastizitätswerten und Automatisierung von Trainingspipelines. Erforderlich sind fundierte Erfahrungen in Machine Learning, Python, SQL, AWS, MLflow und GitHub.",[86,12,87,88,89,90,91,92,93],"Machine Learning","SQL","AWS","MLflow","GitHub","Statistik","Deutsch","Englisch","3 Monate (August 2026 - Oktober 2026)","Berlin",20,"2026-07-10T09:46:11+00:00",{"id":22,"slug":23,"label":24},{"id":100,"slug":101,"title":102,"description":103,"skills":104,"budget":16,"duration":16,"location":17,"onsitePercent":18,"contractType":19,"foundAt":120,"category":121},21328,"software-architekt-data-intelligence-mwd","Software Architekt Data Intelligence (m\u002Fw\u002Fd)","Konzeption und Aufbau von GenAI-Plattformen für datengetriebene Use Cases sowie Integration von ML- und AI-Lösungen in bestehende Systemlandschaften. 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