Machine Learning
Eine gute Vorspeise für Beginner.
Machine Learning
Fähigkeiten und Grenzen des maschinellen Lernens
Da die tatsächlichen Anwendungen der KI schnell wachsen, haben viele Unternehmen Schwierigkeiten mit der Integration von Algorithmen des maschinellen Lernens in ihren Arbeitsablauf. Dieser Vortrag soll Ihnen helfen, Ihre Bedürfnisse zu verstehen, Ihre Erwartungen abzuschätzen und die Machbarkeit eines KI-Projekts zu beurteilen.
Machine Learning
KI in der Workflow-Automatisierung
Basierend auf unserer Erfahrung und Expertise zeigen wir Ihnen Fallstudien, in denen maschinelle Lernalgorithmen tatsächliche Aufgaben innerhalb bestehender Arbeitsabläufe übernehmen. Wir zeigen Ihnen die Grenze zwischen voll- und halbautomatisierten Prozessen und sprechen über die Bedeutung der Mensch-Maschine-Schnittstelle.
Machine Learning
Angewandte KI
Wir erklären den Unterschied und das Zusammenspiel zwischen der Forschung im Bereich des maschinellen Lernens, der Technik des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft. Wir sprechen über die Organisation eines maschinellen Lernprojekts und wie jedes dieser Gebiete dazu beiträgt.
NLP und Informationsextraktion
Perfekt für datenhungrige Menschen. Hergestellt aus den besten Zutaten der Sprachverarbeitung und Informationsextraktion.
NLP und Informationsextraktion
Von Dokumenten zu Trainingsdaten
Es besteht eine wachsende Nachfrage nach automatischer Informationsextraktion aus Dokumenten. Wir stellen verschiedene Data Labelling Tools vor und diskutieren Strategien, wie Sie Ihre Dokumente in Trainingsdaten umwandeln können.
NLP und Informationsextraktion
Informationsextraktion aus halb-strukturierten Dokumenten
Wir sprechen über Herausforderungen und veranschaulichen Strategien, die zur Identifizierung und Extraktion von bestimmten Attributen innerhalb eines Dokuments verwendet werden. Solche Felder können sich auf Kundeninformationen, gekaufte Artikel oder allgemeine Dokumentkennungen beziehen.
NLP und Informationsextraktion
Extrahieren von Text aus Dokument-Scans
Wir stellen verschiedene Open-Source- und kommerzielle OCR-Software vor, die die Extraktion von Text aus Dokument-Scans ermöglicht, und zeigen Ihnen, wie Sie das beste OCR-Tool für Ihr Projekt auswählen können.
NLP und Informationsextraktion
Informationsextraktion aus Rechtsdokumenten
Auf der Grundlage einer Fallstudie stellen wir nicht nur die Anwendung der KI zur Informationsextraktion vor, sondern auch, wie sie in den rechtlichen Entscheidungsprozess eingebettet werden kann.
NLP und Informationsextraktion
Deep Neural Networks hinter modernem Natural Language Processing
Wir führen Sie durch tiefe neuronale Netze, die in der modernen natürlichen Sprachverarbeitung verwendet werden - von RNN bis BERT - und diskutieren deren Vor- und Nachteile.
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Computer Vision in Quality Control
Zum Dessert ein Klassiker. Mit Zutaten aus den datenreichsten Anbaugebieten der Data Science Landschaft.
Computer Vision in Quality Control
Computer Vision in der Qualitätskontrolle
Wir diskutieren die Anwendung von Machine Learning zur visuellen Fehlererkennung und Qualitätskontrolle in der Produktion. Außerdem geben wir Einblicke in aktuelle Methoden in puncto Data Augmentation.
Computer Vision in Quality Control
Computer Vision für technische Zeichnungen
Wir sprechen über Herausforderungen und veranschaulichen Strategien, die bei der Analyse und Klassifizierung von technischen Zeichnungen mit Hilfe von maschineller Bildverarbeitung und optischer Zeichenerkennung eingesetzt werden.
Computer Vision in Quality Control
KI in der Fernerkundung
Dieser Vortrag ist ein Streifzug durch Fallstudien der Fernerkundung. Wir stellen einige unserer Projekte vor, die für den Deutschen Wetterdienst, die Europäische Weltraumorganisation und die Industrie umgesetzt wurden.
Computer Vision in Quality Control
Deep Neural Networks hinter modernem Computer Vision
Wir führen Sie durch das Feld der neuronalen Netze, die im modernen Computer Vision verwendet werden - von CNNs über konkrete Architekturen wie das U-Net bis hin zu Konzepten wie Pretraining. Darüber hinaus diskutieren wir deren Vor- und Nachteile.
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