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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. Luminous - Language Augmentation for Humanverse

    LUMINOUS zielt auf die Schaffung der nächsten Generation von sprachunterstützten XR-Systemen ab, bei denen eine auf natürlicher Sprache basierende …

  2. NEARBY - Noise and variability-free BCI systems for out-of-the-lab use

    Brain-Computer-Interfaces oder kurz BCIs bieten eine vielversprechende Möglichkeit der Mensch-Maschine-Interaktion basierend auf Gehirnsignalen, …

  3. COMET - Consumer Empowerment und Teilhabe an der Domäne Smart Living

    Die Bedeutung der Smart-Living-Domäne für die deutsche Wirtschaft wächst kontinuierlich und präsentiert sich als vielversprechender Markt. Auf …

  4. BERTHA - BEhavioural Replication of Human drivers for CCAM

    Das Horizon Europe Projekt BERTHA wurde am 22. und 24. November in Valencia, Spanien, gestartet. Das Projekt wurde von der Europäischen Kommission mit …

  5. FAIRe_RIC - Sparsame künstliche Intelligenz in ressourcenlimitierten Umgebungen

    FAIRe hat die Entwicklung ressourcenlimitierter KI für eingebettete Systeme, cyber-physische Systeme und Edge-Geräte zum Ziel. Dabei soll der …