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Projekte

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  1. NoIDLEChatGPT – No-IDLE meets ChatGPT

    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) m

  2. FAIRe_RIC – Sparsame künstliche Intelligenz in ressourcenlimitierten Umgebungen

    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 Entwicklungsansatz umfassend von der Anwendungsschicht bis

  3. No-IDLE – Interactive Deep Learning Enterprise

    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 Entscheidungsfin

  4. MOMENTUM – Robustes Lernen mit Hybrider KI für vertrauenswürdige Interaktion von Menschen und Maschinen in komplexen Umgebungen

    MOMENTUM – Robustes Lernen mit Hybrider KI für vertrauenswürdige Interaktion von Menschen und Maschinen in komplexen Umgebungen

    MOMENTUM ist ein Forschungsprojekt, das sich dem Themengebiet TRUSTED-AI widmet und darauf abzielt, die Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz durch die Integration von Robustheit und E

  5. GreifbAR – Greifbare Realität - geschickte Interaktion von Benutzerhänden und -fingern mit realen Werkzeugen in Mixed-Reality Welten

    GreifbAR – Greifbare Realität - geschickte Interaktion von Benutzerhänden und -fingern mit realen Werkzeugen in Mixed-Reality Welten

    Am 01.10.2021 ist das Forschungsprojekt Projekt GreifbAR gestartet unter Leitung des DFKI (Forschungsbereich Erweiterte Realitaet). Ziel des Projekts GreifbAR ist es, Mixed-Reality Welten (MR), einsch

  6. DECODE – Continual Learning zur visuellen und multimodalen Erkennung menschlicher Bewegungen und des semantischen Umfeldes in alltäglichen Umgebungen

    DECODE – Continual Learning zur visuellen und multimodalen Erkennung menschlicher Bewegungen und des semantischen Umfeldes in alltäglichen Umgebungen

    Das Maschinelle Lernen und insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) in Tiefen Lernverfahren („Deep Learning“) haben das Maschinelle Sehen („Computer Vision“) in fast allen Bereichen revolutioniert. Da

  7. KIMBi – Auf dem Weg zur KI-gestützten intelligenten Magnetresonanz-Bildgebung

    KIMBi – Auf dem Weg zur KI-gestützten intelligenten Magnetresonanz-Bildgebung

    Es soll ein System entwickelt werden, das die Magnetresonanztomographie (MRT) für KI-Anwendungen zugänglich macht. Die MRT ist die flexibelste und variantenreichste Bildgebungsmodalität in der medizin