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...
Eine große Schwäche von herkömmlichen Methoden des maschinellen Lernens ist die große Menge an Daten, die für das Trainieren benötigt werden. Das Few Shot oder One Shot Learning bietet die Möglichkeit mit sehr kleinen Datenmengen performante Modelle zu trainieren....
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...
Das DFKI bietet State-of-the-Art Methoden aus der Sprach- und Videoerkennung gepaart mit Sensoren oder anderen Methoden an. Dies ermöglicht die Erzeugung von individuellen Modellen, spezifisch definierten Datensätzen und andere Anwendungen....
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 ...
Am 4. und 5. November 2024 feierten das Smart Data Solution Center...
Das Smart Data Solution Center Baden-Württemberg (SDSC-BW) und das Smart Data Innovation Lab (SDIL) werden 10 Jahre alt! In über 100 Projekten haben sie Unternehmen mit Datenanalysen und innovativen KI-Lösungen geholfen.
In der heutigen Geschäftswelt sind Künstliche Intelligenz (KI) und...
Datum: 14. Dezember 2023, 13:00 bis 16:00 Uhr Ort: online Diese Themen...
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