Die Verwendung von CAD-Daten aus der Maschinenbauindustrie ermöglicht es Unternehmen zukünftig Wissen direkt aus ihren eigenen teilweise sensiblen Fertigungsdaten auf effizientere Art und Weise zugänglich zu machen.
Optimierte Vorhersage des Defibrillationserfolgs mittels Few-Shot Learning
Mittels Few-Shot Learning soll eine präzise Vorhersage des Defibrillationserfolgs erreicht werden, um aussichtslose und damit potenziell schädliche Defibrillationen zu vermeiden.
Verbesserung von KI-Modellen mit Hyperparameter-Tuning
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...
Federated Learning in der Medizin
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...
MAIWY – Erkennung von Weinblattkrankheiten mit KI
MAIWY strebt an, mithilfe von Smartphone-Bildern und künstlicher Intelligenz (KI) Rebkrankheiten, Mangelerscheinungen und Schädlinge bereits in frühen Stadien zu erkennen und zu differenzieren.
Few Shot Learning in der Medizin – Lernen mit kleinen Datenmengen
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....
AI-Erfolg in der Gesundheitsversorgung mit Hyperparameter Tuning
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...
Datensparsames, Maschinelles Lernen + Few Shot Learning
Insbesondere im Bereich High-Performance Computing haben wir Erfahrungen im Bereich Hyperparameter Tuning um KI Modelle zu verbessern und in der Parallelisierung und dem Speed-Up beim Model Training und Testing. Diese Erfahrung kann vielversprechend mit der Anwendung...
Verbesserung von KI Modellen basierend auf räumlichen Daten in der Agrarwirtschaft
Die Verbesserung der Bodenfeuchte-Vorhersagen für Heliopas durch eine effiziente Datenverarbeitungspipeline und Hyperparameteroptimierung
Neueste Beiträge
Nachbericht Smart Data Innovation Days 2024: Erleben, wie KI-Forschung und -Praxis an einem Strang ziehen
Am 4. und 5. November 2024 feierten das Smart Data Solution Center...
Einladung zu den Smart Data Innovation Days 2024
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.
WEB-SEMINAR: „KI und Nachhaltigkeit – AI and Sustainability“
In der heutigen Geschäftswelt sind Künstliche Intelligenz (KI) und...
Smart Data Innovation Services: Edge and IoT Enablement for AI Applications
Datum: 14. Dezember 2023, 13:00 bis 16:00 Uhr Ort: online Diese Themen...
Retrospektive: Smart Data Innovation Day am 16.11.2023 – SDIL und WestAI stellen ihre Kompetenzen vor
Seien Sie Teil eines inspirierenden Tages voller Innovationen, Diskussionen und Netzwerkmöglichkeiten rund um Künstliche Intelligenz und Data Analytics.