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Forschungsthemen

Lernende Systeme

Lernende Systeme handeln selbstständig und geben Empfehlungen auf Basis von erlerntem Wissen aus großen Datenmengen. Wenn beim maschinellen Lernen tiefe neuronale Netze eingesetzt werden, spricht man von Deep Learning. Grundlage für die rechenintensiven Methoden ist die Kombination von speziellen Algorithmen, eine leistungsfähige Infrastruktur und Trainingsdaten.

Projekte

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  1. SePiA.Pro - Serviceplattform für die intelligente Anlagenoptimierung in der Produktion

    Das Ziel des Projekts SePiA.Pro ist die Entwicklung einer unternehmensübergreifenden, offenen und standardisierten Serviceplattform für die …

  2. SMARF - Smart Farming Welt - Herstellerübergreifende Vernetzung von Maschinen im landwirtschaftlichen Pflanzenbau mithilfe einer Service-Plattform

    Ziel des Forschungsprojektes SMARF ist die herstellerübergreifende Vernetzung von Maschinen im landwirtschaftlichen Pflanzenbau mithilfe einer …

  3. Hypermind - Unified Education: Medienbildung entlang der Lehrerbildungskette

    Das antizipierende Physikschulbuch, das wir im Projekt HyperMind entwickeln, soll zu einem dynamisch-adaptiven persönlichen Schulbuch werden und …

  4. PROTEUS - Predictive Analytics and Real-Time Interactive Visualization for Industry

    Die Mission von PROTEUS ist die Untersuchung und Entwicklung von einsatzbereiten, skalierbaren Online-Maschine-Learning-Algorithmen und interaktiven …

  5. MOM - Multimedia Opinion Mining

    Das Projekt Multimedia Opinion Mining (MOM) stellt sich der Herausforderung, Meinungen aus Multimediainhalten des Webs zu extrahieren. Dies beinhaltet …