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Leiter des Forschungsbereichs Interaktives Maschinelles Lernen

Prof. Dr.-Ing. Daniel Sonntag

Organisationseinheit Interaktives Maschinelles Lernen
Kontakt +49 681 85775 5254 (Saarbrücken)

https://www.dfki.de/~sonntag
Adresse (Saarbrücken) Gebäude D3 1Stuhlsatzenhausweg 366123 Saarbrücken Adresse (Oldenburg) Technologie- und Gründerzentrum OldenburgMarie-Curie-Str. 126129 Oldenburg
Prof. Dr.-Ing. Daniel Sonntag

Publikationen

Alle Publikationen

  2. CBM-RAG: Demonstrating Enhanced Interpretability in Radiology Report Generation with Multi-Agent RAG and Concept Bottleneck Models

    Hasan Md Tusfiqur Alam; Devansh Srivastav; Abdulrahman Mohamed Selim; Md Abdul Kadir; Md Moktadirul Hoque Shuvo; Daniel Sonntag

    In: Companion Proceedings of the 17th ACM SIGCHI Symposium on Engineering Interactive Computing Systems. ACM SIGCHI Symposium on Engineering Interactive Computing Systems (EICS-2025), 17th ACM SIGCHI Symposium on Engineering Interactive Computing Systems, located at EICS-2025, June 23-27, Trier, Germany, Pages 59-61, EICS '25 Companion (EICS '25 Companion), ISBN 9798400718663, Association for…

  3. InFL-UX: A Toolkit for Web-Based Interactive Federated Learning

    Tim Maurer; Abdulrahman Mohamed Selim; Hasan Md Tusfiqur Alam; Matthias Eiletz; Michael Barz; Daniel Sonntag

    In: Companion Proceedings of the 17th ACM SIGCHI Symposium on Engineering Interactive Computing Systems. ACM SIGCHI Symposium on Engineering Interactive Computing Systems (EICS-2025), 17th ACM SIGCHI Symposium on Engineering Interactive Computing Systems, located at EICS-2025, June 23-27, Trier, Germany, Pages 65-67, EICS '25 Companion (EICS '25 Companion), ISBN 9798400718663, Association for…

Profil

  • NoIDLEChatGPT

    No-IDLE meets ChatGPT

    Das Projekt "No-IDLE meets ChatGPT" zielt darauf ab, die Mensch-Maschine-Interaktion bei der Aktualisierung von Deep-Learning-Modellen (DL) zu verbessern, indem die Mensch-Computer-Interaktion (HCI)…

    NoIDLEChatGPT

  • No-IDLE

    Interactive Deep Learning Enterprise

    In den letzten Jahren haben Maschinen den Menschen bei der Bewältigung spezifischer und begrenzter Aufgaben übertroffen, z.B. bei speziellen Aufgaben in der Bilderkennung oder bei der…

    No-IDLE

  • MASTER

    MASTER: Mixed reality ecosystem for teaching robotics in manufacturing

    Viele Branchen befinden sich im Übergang zu Industrie-4.0-Produktionsmodellen, indem sie Roboter in ihre Prozesse integrieren. Gleichzeitig sind Extended-Reality-Technologien (XR-Technologien)…

    MASTER

  • Ophthalmo-AI

    Intelligente, kooperative Diagnose- und Therapieunterstützung in der Augenheilkunde

    Zielsetzung von Ophthalmo-AI ist es, durch eine effektive Zusammenarbeit von maschineller und menschlicher Expertise (Interaktives Maschinelles Lernen - IML) bessere Diagnose- und…

    Ophthalmo-AI

  • pAItient

    Innovationszentrum mit integrierter, rechtssicherer Umgebung zur Entwicklung, Testung, und klinischen Bewertung Kl-basierter Anwendungen.

    Durch die Entwicklungen der letzten Jahre wie z. B. günstige Hardware für enorme Rechenleistung und Techniken des maschinellen Lernens hat die Künstliche Intelligenz auch in der Medizin neuen Schub…

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Portraitfoto

© DFKI / Jürgen Mai
© DFKI / Jürgen Mai