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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Simple-ML Verbesserung der Benutzbarkeit von ML-Verfahren für einen breiten Anwenderkreis
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smashHit Nachverfolgbarkeit, Vertrauen, Sicherheit und Datenschutz in Datenmärkten gewährleisten
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SMINT@Hannover – Incubator for Smart Information Technologies Der High-Tech Inkubator SMINT unterstützt junge Talente an Universitäten, Hochschulen und Forschungseinrichtungen dabei, Gründungsideen in erfolgsversprechende Geschäftsmodelle zu transformieren. |
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SoBigData: Social Mining & Big Data Ecosystem Aufbau einer Forschungsinfrastruktur für Social Mining und Big Data
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TRAVELOGUES Wahrnehmung des Anderen und des Orients in der Neuzeit
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WildCap Mit WildCap wird ein System angestrebt, das jede 3D-Bewegung überall mit mobilen und beweglichen Kameras erfassen kann.
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World-Scale Completion of Geographic Knowledge
Weltumfassende Vervollständigung geographischen Wissens
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ZL Produktion Digital modellieren und optimieren
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ZUSE-KI-mobil Energieeffizienter Hardware- Akzelerator für neuronale Netze in Embedded Anwendungen |