Hyperparameter Tuning (oder Hyperparameteroptimierung) ist ein wichtiger Schritt im Prozess der Entwicklung und Optimierung künstlicher Intelligenz (KI Modell). Hyperparameter sind die externen Parameter, die das Verhalten des KI-Modells kontrollieren und von den...
PipesAI ist eine leichtgewichtiges Python-Framework, welches eine einfache Möglichkeit zur Erstellung von Pipelines für Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben bietet. Es ermöglicht es, die Pipelines schnell und einfach zu testen und zu validieren, um sicherzustellen,...
Durch maschinelle Lernverfahren erstellte Modelle verlieren ihre Gültigkeit, wenn sich die statistischen Eigenschaften der Eingabedaten, auf denen sie operieren, ändern. Solche Änderungen bezeichnet man als Drift. Ursachen können vielfältig sein, wie z.B. saisonale...
Medizinische Daten werden im Alltag in Krankenhäusern und im Gesundheitssektor generiert und gespeichert. Aus Datensicherheits- und Datenschutzgründen ist die Verwendung solcher Daten für die Entwicklung von auf künstlicher Intelligenz- (KI) basierenden...
Sensorbasierte Erkennung von Bewegungsmustern und Aktivitäten erlaubt die automatisierte Beurteilung von Fitnessaktivitäten. Hierbei verwenden multimodale Modelle Informationen aus mehreren Datenquellen, um akkurate Aussagen über die Qualität der Ausführungen zu...
Große vortrainierte KI Sprachmodelle (LLMs) zeigen erstaunliche emergente Fähigkeiten, die sich für eine Vielzahl von industriellen Anwendungen nutzen lassen. Das Weltwissen ist dabei in den Parametern des Modells dargestellt und diese Parameter lassen sich über...
In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz (KI) ist es entscheidend, neue Ansätze für die Darstellung und Interaktion mit KI-Modellen zu entwickeln. Unser Dienstangebot konzentriert sich darauf, KI-Modelle für die Ko-Intelligenz zu...
Simulationen können komplexe ungesehene Phänomene vorhersehen, während maschinelles Lernen insbesondere bestehende Beobachtungen generalisieren kann. Beide Arten des Computational Engineerings eignen sich dazu durch den Einsatz massiver Rechenpower physikalische...
Neuronale Netze können heute oft auf Basis von Rohdaten lernen. Jedoch gibt es viele Gründe dafür die Phase der Merkmalsextraktion getrennt zu betrachten. Zum einen kann dies das Fehlen von genügend annotierten Daten sein, zum anderen kann es auch Sinn machen...
Insbesondere in der Medizin und im Gesundheitssektor ist es besonders relevant, das beste Ergebnis aus Modellen des maschinellen Lernens (KI-Modelle) herauszuholen. Hyperparameter Tuning (oder Hyperparameteroptimierung) ist ein wichtiger Schritt im Prozess der...
Die SAP Business Technology Platform ist ein integriertes Angebot, das aus den vier Technologieportfolios, Datenbank- und Datenmanagements, Analytics, Anwendungsentwicklung und -integration sowie intelligente Technologien besteht. Business Technology Platform | BTP |...
Die IBM bietet folgende Leistungen innerhalb SDI-S Mikrpojekten an: Unterstützung mit der IBM Cloud inkl. Cloudbasierter AutoML Dienste Unterstützung bei Projekten hinsichtlich Beratung und Wissenstransfer im Bereich innovativer Industrie 4.0 Lösungen und...
Die meisten Daten aus Unternehmen können in einem Knowledge Graph abgebildet werden. Daten aus dem Tourismus, von Lieferketten oder aus dem Gesundheitswesen lassen sich als Graphen modellieren. Deep Learning-Modelle auf Wissensgraphen anzuwenden, ist...
Die Software AG und das KIT werden die Cumulocity IOT Plattform und Streaming Analytics als Cloud Angebot über für die ersten Auschreibungsrunden für Mikroprojekte in das Projekt SDI-S einbringen. Rahmendaten (ggf. projektspezifisch zu definieren): Der Kontakt läuft...
Das DFKI stellt diverse F&E Expertise zur Verwendung von statistischen Methoden (machine learning, deep learning, etc.) zur Analyse und Bewertung von Fitness- und Gesundheitsparametern zur Verfügung Anwendungsbeispiele: Verwendung von statistischen Methoden ...
In der heutigen Geschäftswelt sind Künstliche Intelligenz (KI) und...
Datum: 14. Dezember 2023, 13:00 bis 16:00 Uhr Ort: online Diese Themen...
Seien Sie Teil eines inspirierenden Tages voller Innovationen, Diskussionen und Netzwerkmöglichkeiten rund um Künstliche Intelligenz und Data Analytics.
Ab Februar 2024 fördert das BMBF bis zu sechs weitere KI-Mikroprojekte mit einer Laufzeit von drei bis acht Monaten. Gefördert wird die Nutzung von KI-Transferleistungen, sogenannten „Smart Data Innovation Services“ (SDI-S) im Wert von bis zu 50.000 Euro oder bis zu 6 Personenmonaten pro Mikroprojekt bis zum 31.01.2024 bewerben.
Zwei Partner, ein Schloss, ein Event im Herbst – wir laden Sie herzlich ein zum Smart Data Innovation Day 2023 am Donnerstag, 16. November 2023. Diesmal in Kooperation vom Smart Data Innovation Lab und dem KI-Servicezentrum WestAI.