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Intelligente Systeme sind durch Lernvorgänge geprägt, die den Erwerb neuer Fähigkeiten ermöglichen und mit einer großen Menge von heterogenen, unsicheren und probabilistischen Daten umgehen können. Aufgrund der Komplexität der dadurch repräsentierten Situationen in der realen Welt ist eine automatische Abstraktion von Informationen aus Daten, die Bildung  geeigneter repräsentativer Modelle und die semantische Verarbeitung der vorhandenen Informationen unabdingbar, um auf dieser Basis intelligente Systeme für den digitalen Wandel, zum Beispiel im Bereich Mobilität, Industrie, Medizin und Bildung, zu ermöglichen.

Projekte

AFEL - Analytics for Everyday Learning

Innovative Methoden und Ansätze, um Lernen und damit verbundene kognitive Prozesse in sozialen Umgebungen wie Slideshare, Facebook oder LinkedIn zu verstehen und zu unterstützen

Alexandria

Entwicklung von Modellen, Werkzeugen und Technologien, die die relevanten Teile des Web archivieren und Web Archive indexieren, um eine aussagekräftige Suche und Erkundung von Inhalten zu ermöglichen

AMA - Applied Machine Learning Academy

Aufbau einer Applied Machine Learning Academy (AMA) auf der Grundlage eines nachhaltigen, flexiblen und stark anwendungsorientierten Qualifizierungskonzepts mit vielfältigen Kursanageboten und einem Expertise Sharing Network

ARA

Interpreting Neural Rankers

AutoPIN

Die Inspektion von Rohrleitungssystemen erfolgt heutzutage unter Einsatz von Inline-Inspektionswerkzeugen, welche im laufenden Betrieb durch die Rohrleitung geschleust werden können

BIGMedilytics

BLINKER - Localization and Navigation With a 360°-Camera

Collaboration between L3S and Goetting KG, a company which is specialized on driverless transportation systems

BOOST 4.0

Cleopatra. Cross-lingual Event-centric Open Analytics Research Academy

COVMAP - Comprehensive Conjoint GPS and Video Data Analysis for Smart Maps

Combined GPS, gyroscope and video data to analyze road and track situations for cyclists and pedestrians