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.
Mitglieder
Projekte
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Haisem Lab KI-Labor zur methodischen Entwicklung von performanten KI-Anwendungen für moderne Hardware-Architekturen
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iASiS Erkenntnisse aus Patientendaten für die Präzisionsmedizin
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IIP-Ecosphere: Next Level Ecosphere for Intelligent Industrial Production IIP-Ecosphere: Next Level Ecosphere for Intelligent Industrial Production
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InclusiveOCW Inklusive kollaborative Erstellung und Nutzung von Open Courseware in der Berufsförderung von Menschen mit Seheinschränkung.
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Industrial Data Acquisition Solution (INDAAQ) INDAAQ beschäftigt sich mit Industriedaten und ihrer Implementierung in den Fertigungsprozessen
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Internationales Zukunftslabor Künstliche Intelligenz Internationales Zukunftslabor Künstliche Intelligenz
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Maschinelles Lernen Fähigkeiten für IKT-Fachleute Das MACHINA-Projekt zielt darauf ab, die berufliche Aus- und Weiterbildung für IKT-Fachkräfte im Bereich des maschinellen Lernens zu verbessern.
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Managed Forgetting Die heutige Informationsflut erschwert es immer mehr, sich auf die wirklich relevanten und wichtigen Dinge zu konzentrieren
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MIRROR Von der Wahrnehmung über die Erwartung bis zur Realisierung: Umfassende medienübergreifende Analyse von Fehlinformationen bei der Migration in die EU und potenziell daraus resultierenden Bedrohungen.
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MM4SPA Intelligente Synchronisierung und semantische Anreicherung von Positions- und Videodaten zur Analyse von Sportspieldaten
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