Inhalt:
Digitale Bild- und Video-Daten bestehen größtenteils aus unstrukturierten Informationen. Für Menschen ist es einfach, in einem Gesamtbild Muster und Zusammenhänge zu erkennen, für Maschinen ist dies jedoch noch eine große Herausforderung. Mit dem Einsatz von tiefen neuronalen Netzen (Deep Learning) ist es nun möglich, unstrukturierte Daten aus Videos und Bildern in strukturierte Informationen (Meta-Daten) robust und leistungsstark transformieren zu können. Erst durch das Verstehen von Bild- und Videoinhalten durch aktuelle Ansätze des Deep Learning ist es möglich, Medienarchive effektiv durchsuchbar zu machen.
Oft wird allerdings die Komplexität der Erstellung und Beschaffung von Trainingsdaten unterschätzt. Der Aufbau dieser Trainings- und Testdatenbanken ist sehr zeit- und kostenintensiv. Auch dieser Schritt kann durch den Einsatz von KI teilautomatisiert werden.
Im Rahmen des Vortrags wird anhand eines Use Cases gezeigt, wie die Komplexität eines Trainings von KI-Modellen und der Verwaltung von Trainingsdaten reduziert werden kann.
Referent:
Frederik Böhm, M.Sc.
CTO & CO-Founder of The Chainless GmbH
Zielgruppe:
Das Angebot des regionalen KI-Labs richtet sich vor allem an kleine und mittlere Unternehmen aus Dienstleistung, Handel, Handwerk und Industrie.
Achtung:
Aufgrund der wieder steigenden Infektionszahlen im Herbst, findet die Veranstaltung virtuell in Form einer Videokonferenz statt. Zur Teilnahme benötigen Sie:
Ansprechpartner:
Alexander Nikolaus
Leiter
0731 / 72557525
a.nikolaus@dz-uab.de
Unser Partner:
Als führende Wirtschaftsinitiative zur Förderung des Innovations- und Hightech-Standortes Baden-Württemberg verbindet Baden-Württemberg: Connected (bwcon) ca. 700 Unternehmen und Forschungseinrichtungen mit insgesamt mehr als 6.000 Experten. Die bwcon GmbH bietet Gründern und Unternehmen eine durchgängige Begleitung und Unterstützung des Innovationsprozesses an und ist in zahlreichen landesweiten und europäischen Aktivitäten und Projekten involviert.
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Digitale Bild- und Video-Daten bestehen größtenteils aus unstrukturierten Informationen. Für Menschen ist es einfach, in einem Gesamtbild Muster und Zusammenhänge zu erkennen, für Maschinen ist dies jedoch noch eine große Herausforderung. Mit dem Einsatz von tiefen neuronalen Netzen (Deep Learning) ist es nun möglich, unstrukturierte Daten aus Videos und Bildern in strukturierte Informationen (Meta-Daten) robust und leistungsstark transformieren zu können. Erst durch das Verstehen von Bild- und Videoinhalten durch aktuelle Ansätze des Deep Learning ist es möglich, Medienarchive effektiv durchsuchbar zu machen.
Oft wird allerdings die Komplexität der Erstellung und Beschaffung von Trainingsdaten unterschätzt. Der Aufbau dieser Trainings- und Testdatenbanken ist sehr zeit- und kostenintensiv. Auch dieser Schritt kann durch den Einsatz von KI teilautomatisiert werden.
Im Rahmen des Vortrags wird anhand eines Use Cases gezeigt, wie die Komplexität eines Trainings von KI-Modellen und der Verwaltung von Trainingsdaten reduziert werden kann.
Referent:
Frederik Böhm, M.Sc.
CTO & CO-Founder of The Chainless GmbH
Zielgruppe:
Das Angebot des regionalen KI-Labs richtet sich vor allem an kleine und mittlere Unternehmen aus Dienstleistung, Handel, Handwerk und Industrie.
Achtung:
Aufgrund der wieder steigenden Infektionszahlen im Herbst, findet die Veranstaltung virtuell in Form einer Videokonferenz statt. Zur Teilnahme benötigen Sie:
- Eine stabile / sichere Internetverbindung
- Einen PC mit Mikrofon
- Der Gebrauch einer Webcam wird empfohlen
Ansprechpartner:
Alexander Nikolaus
Leiter
0731 / 72557525
a.nikolaus@dz-uab.de
Unser Partner:
Als führende Wirtschaftsinitiative zur Förderung des Innovations- und Hightech-Standortes Baden-Württemberg verbindet Baden-Württemberg: Connected (bwcon) ca. 700 Unternehmen und Forschungseinrichtungen mit insgesamt mehr als 6.000 Experten. Die bwcon GmbH bietet Gründern und Unternehmen eine durchgängige Begleitung und Unterstützung des Innovationsprozesses an und ist in zahlreichen landesweiten und europäischen Aktivitäten und Projekten involviert.
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