künstliche neuronale Netze
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Scheinwerferklassifikation – mehrere KI-Verfahren bewertet
Kann KI bei der automatisierten und herstellerunabhängigen Klassifikation von Scheinwerfertypen unterstützen? Wir haben mehrere Ki-Modelle bewertet. →mehr erfahren
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KI-Modell für das Bauwesen entwickeln und trainieren
Wir bauen und trainieren ein KI-Modell, das Tätigkeiten eines Werkers aus dem Holzbau eindeutig erkennt. Ziel ist es, verbesserte Prozesse für die Ergonomie abzuleiten und Gefahrenbereiche zu erkennen. →mehr erfahren
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Deep-Learning zur Überwachung des Abrichtprozesses beim Wälzschleifen
Eine gleichbleibende Schleifqualität erfordert regelmäßiges Abrichten. Wir zeigen, wie KI bei der Optimierung der Abrichtzyklen unterstützen kann. →mehr erfahren
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Funktionalitäten von KI – rechtliche Betrachtung
In diesem Video erfahren Sie, wie Funktionsweise, Potenzial und rechtliche Implikationen von künstlicher Intelligenz zusammenhängen. →mehr erfahren
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Automatisierung der Produktqualitätsprüfung mit Deep-Learning-Methoden
Die manuelle Qualitätsprüfung in Fertigungsunternehmen ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Auf Deep Learning basierende Qualitätskontrollen versprechen eine Verbesserung der Produktivität. →mehr erfahren
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Eintauchen in Deep Learning mit künstlichen neuronalen Netzen
Die Themen Künstliche Intelligenz (KI) und Künstliche Neuronale Netze (KNN) sind in den Medien allgegenwärtig. Doch wie funktionieren KNN und wie "lernen" diese? In diesem Online-Workshop wird die Funktionsweise von KNN erläutert und aufgezeigt, wie sich diverse Architekturen dieser in der betrieblichen Praxis einsetzen lassen. →mehr erfahren
