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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) m

To foster trust, accountability, and informed decisions, it is crucial to develop methods for comprehending and explaining how these models arrive at their conclusions, thus accelerating industrial ad

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 Entscheidungsfin

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) mittler

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

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 be

Im Projekt XAINES soll nicht nur die Erklärbarkeit sichergestellt werden, sondern darüber hinaus Erklärungen (Narrative) bereitgestellt werden. Die zentrale Frage dabei ist, ob die KI in einem Satz er

Der Pflegenotstand ist eine unserer zentralen gesellschaftspolitischen Herausforderungen. Mit unserem in diesem Vorhaben zu erforschenden "KI-Para-Mi"-Konzept wollen wir die Art und Weise, wie Schicht

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung effizienter Methoden zur Analyse und zum Erlernen der Analyse des Nutzerverhaltens bei Interaktionen mit einem Expertensystem. Das betrachtete Szenario umfasst

Im EIT digital Projekt SkinCare wird eine mobile App für Patienten im Kontext der Hautkrebsdiagnose und –Behandlung entwickelt. Durch die Kombination von Patientendaten und Bilddaten werden Entscheidu