Nareshkumar Dhola

- Thema der Abschlussarbeit: Anwendung von Deep Learning in der Qualitätskontrolle von Laserschweißen und Klickerkennung (Note: 1.3) • Implementierung von Recuurent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks (CNNs) und LSTM-Autoencoder • Feature-Engineering, Datenmanipulation und Datenvisualisierung • Frameworks und Toolkits: Tensorflow, Keras, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Lernen, Seaborn • Software Tool: Python

• Implementierung einer Support-Vector-Machine (SVM) zur Klassifizierung vom Laserschweißen • Grundlegende Erfahrung mit dem Machine Learning Frameworks wie Tensorflow and Keras • Software Tool: Python

• Entwerfen Sie Graphischen Log-Analyzer für Automotive Ethernet (100BASE-T1) Interoperability Testsystem • Erfüllung der Bibliothek fähig, die Schnittstelle zwischen einem LogParser und der graphischen Standardbibliothek Matplotlib zu vereinfachen • Die Bibliothek war imstande einen Bild mit einer kundengerecht angefertigten Zahl von Signalen zu schaffen, die später in einen png oder pdf Datei gespeichert wurden • Software Tools: Python, Jupternotebook(IDE), Matplolib, Numpy

• Thema der Abschlussarbeit: Anwendung von Deep Learning in der Qualitätskontrolle von Laserschweißen und Klickerkennung (Note: 1.3) • Abschlussnote: 2,6 • Embedded system, Internet of Things, Distributed System, Automotive Electronics (CAN,LIN Protocol), Advanced Computer Architecture

• Thema der Abschlussarbeit: Die Implementierung des Farbabtastmitteln Roboters mit MATLAB • Äquivalente Abschlussnote: 2,2 • Microcontroller, Microprocessor, VLSI - Technology and Design, Advanced Electronics