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Das ADA Lovlace Center for Data, Analytics and Applications verbindet KI-Forschung mit KI-Anwendungen für die Wirtschaft in Bayern. Im Gespräch mit Ada Lovelace, der Namenspatronin des ADA Lovelace Centers, erzählen die Expertinnen und Experten von ihrer Arbeit, ihren Forschungsprojekten und den Neuigkeiten aus dem Partnernetzwerk.
Wie können Daten für KI-Verfahren nutz- und interpretierbar gemacht werden?
In der neuen Podcastepisode spreche ich mit Thomas Wittenberg im Ada Lovelace Center for Analytics, Data and Applications über einen Bereich aus Grundlagenforschung, der erhobene Daten für KI-Verfahren erst nutzbar macht: Semantik.
Wie können Machine Learning Verfahren trotz geringer Datenbasis angewandt werden?
Ich freue mich, heute mit Dr. Christian Menden über die Methoden und Anwendungsmöglichkeiten seiner Kompetenzsäule »Few Data Learning« zu sprechen. In dieser Kompetenzsäule geht es darum, eine kleine oder qualitativ unzureichende Datenbasis anzureichern, damit trotzdem Machine Learning Verfahren eingesetzt werden können. »Few Data Learning« beschäftigt sich also damit, Daten für KI-Verfahren überhaupt erst nutzbar zu machen.
Wie kann ein System selbstständig mit der Umwelt agieren und das Feedback auswerten?
Ich freue mich, heute wieder mit Dr.-Ing. Christopher Mutschler sprechen zu können. Heute geht es um die aktuellen Forschungsmethoden, Herausforderungen und Anwendungsmöglichkeiten der Kompetenzsäule »Erfahrungsbasiertes Lernen« im Ada Lovelace Center for Analytics, Data and Applications.
Wie können Machine Learning Prozesse möglichst effizient automatisiert werden?
In der neuen Podcastfolge spreche ich mit Kompetenzsäulenleiter Florian Karl über die aktuellen Forschungsmethoden, Herausforderungen und Anwendungsmöglichkeiten der Kompetenzsäule »Automatisches Lernen« (AutoML) im Ada Lovelace Center for Analytics, Data and Applications.
Ada im Gespräch mit Dr.-Ing. Christopher Mutschler über die zeitlichen und kausalen Zusammenhänge in Daten.
In der neuen Podcastfolge spreche ich mit Dr.-Ing. Christopher Mutschler über die aktuellen Forschungsmethoden, Herausforderungen und Anwendungsmöglichkeiten der Kompetenzsäule »Sequenzbasiertes Lernen« im Ada Lovelace Center for Analytics, Data and Applications.
Tauchen Sie ein in ein Gespräch mit Jann Goschenhofer über das Training von Machine Learning Modellen mit wenigen annotierten Daten.
In dieser Folge spreche ich mit Jann Goschenhofer, Senior Scientist der Gruppe Data Efficient Automated Learning in der Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer IIS und Kompetenzsäulenverantwortlicher für »Few Labels Learning« im ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications.
Im ersten Podcast ist Ada im Gespräch mit dem Senior Scientist Dr. Andreas Bärmann, Experte für Mathematische Optimierung im ADA Lovelace Center for Analytics, Data and Applications. Er gibt Einblick in die Forschungsschwerpunkte, Herausforderungen und Methoden seiner Forschungsarbeit.
Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen IIS