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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

Simple-ML

Das Projekt Simple-ML hat das Ziel, die Benutzbarkeit von ML Verfahren signifikant zu verbessern, um diese für einen breiten Anwenderkreis leichter zugänglich zu machen.

SoBigData: Social Mining & Big Data Ecosystem

Die zunehmende Fülle an Daten ist eine Chance die soziale Komplexität zu entflechten und die Herausforderungen der Welt zu adressieren

THINGS2DO - THIN but Great Silicon 2 Design Objects

THINGS2DO ist ein von der Europäischen Union und vom Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen der Technologieplattform eniac gefördertes Projekt

TRAVELOUGES

UMA - Urban Mobility Assist

Smart cities need data-driven concepts for effective and sustainable management of everyday tasks

WDAqua

Fragen mit Web-Daten beantworten