Archiv der Kategorie: Projekte

Generative Adversarial Networks: Wenn künstliche Intelligenz künstliche Daten erschafft

Machine Learning basiert auf dem Training von KI-Systemen mit großen Datenmengen. Nach der Analyse vieler Trainingsdaten können neuronale Netze die von ihnen „erlernten“ Entscheidungswege auf neue Input-Daten anwenden und so beispielsweise den Inhalt von Bildern erkennen und klassifizieren. Doch es gibt auch ein anderes, nicht minder spannendes Anwendungsfeld: Künstliche Intelligenz kann auch ganz neue Daten erzeugen – und ermöglicht damit wiederum spezielle Funktionen vor allem in der Bild- und Videobearbeitung. Wir schauen genauer hinter die Kulissen von „Generative Adversarial Networks“.

Aufmacherbild: „Kaleidoskop“, (C) dp792 via Pixabay

Autor: Stefan Achleitner

Maschinelles Lernen ist die aktuell am weitesten verbreitete Art von künstlicher Intelligenz. Die damit realisierten Funktionen und Werkzeuge können den Anwendern großen praktischen Nutzen bieten – Beispiele dafür sind etwa die automatische Ergänzung von Texten beim Tippen von Kurznachrichten oder viele Arten von Bilderkennung. Ebenso können sie jedoch auch eher umstrittenen Zwecken dienen – zum Beispiel der Vorhersage von Nutzerverhalten oder Einkaufsvorlieben.

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Digitalisierung in der Bildung: Alles Tablets, oder was?

Digitalisierung wird oft als Heilsbringer für die Lösung von Problemen und Herausforderungen angesehen – auch und gerade in der Bildung. Doch je lauter der Ruf nach Veränderungen, um die Lernwelt zukunftssicher zu gestalten, umso mehr Kritiker melden sich ebenfalls zu Wort. Was spricht für die Digitalisierung an Schulen, Hochschulen und Weiterbildungsinstituten – und was dagegen? In jedem Fall verdeutlicht die Diskussion, in welch großem Umbruch sich das Thema Bildung in Deutschland befindet.
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MotionMiners: Manuelle Prozesse und ungesunde Bewegungen automatisch erkennen

In Fabrik- und Lagerhallen kommt es nicht nur auf optimale Arbeitsabläufe an. Nicht weniger wichtig ist die Frage, ob sich die dort arbeitenden Menschen richtig, also ergonomisch bewegen.
Um dies zu erkennen, hat das Dortmunder Startup MotionMiners ein Verfahren entwickelt, dass neben der vollautomatischen Analyse von manuellen Prozessen auch ungesunde Bewegungen von Mitarbeitern identifizieren kann.

Lesen oder zuschauen – Sie haben die Wahl: Schauen Sie sich das untenstehende, knapp 3-minütige Video an. Oder lesen Sie den Artikel darunter.

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