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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

Development of an intelligent algorithm in order to reduce the return rate in the B2B context of fashion eCommerce

Design eines Recommender Systems für Kleidung

ROXANNE

Netzwerk, Text und Audio Analysis für eine effektive Bekämpfung organisierter Kriminalität

ScienceGRAPH

Knowledge Graph based Representation, Augmentation and Exploration of Scholarly Communication

Simple-ML

Verbesserung der Benutzbarkeit von ML-Verfahren für einen breiten Anwenderkreis

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

TRAVELOGUES

Wahrnehmung des Anderen und des Orients in der Neuzeit

UMA - Urban Mobility Assist

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

World-Scale Completion of Geographic Knowledge