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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d-E-mand Vorhersage von Ladebedarf bei Elektromobilität als Business Enabler
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Data4UrbanMobility Entwicklung von Werkzeugen für einen ereignisbasierten Überblick über Mobilitätsinformationen und die effiziente Planung, Entwicklung, Durchführung und Nutzung von innovativen Mobilitätsdienstleistungen
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Discovering Job Knowledge from Web Data Discovering Job Knowledge from Web Data
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EAST-CITIES Aufstellen und Erreichen nachhaltiger Ziele in ostchinesischen Städten
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eLabour II Interdisziplinäres Zentrum für IT-basierte qualitative Forschung in der Arbeitssoziologie
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ErrorlessLearning Aufstockungantrag zu einer Orthografie-Übungsmethode
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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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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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