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Objekterkennung in der Praxis – von der Forschung in die Industrie mit Prof. Patrick Tichelmann

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KI-Systeme werden seit Jahren besser darin, Bilder und Objekte zu erkennen. Ob es darum geht, eine Person an ihrem Gesicht zu identifizieren, bildgebende Verfahren in der Medizin zu unterstützen oder den Straßenverkehr mithilfe von Objekterkennung zu regeln. Auch in Industrie und Behörden ist diese Technologie im Einsatz. Mittlerweile können intelligente Systeme Bilder sogar selbst produzieren: So generiert "Dall-E 2" Bilder aus vorgegebenen Phrasen. Luminous von Aleph Alpha kann Bilder analysieren und diese erklären. GPT-4 soll Rezepte erstellen können, wenn sie ein Foto einiger Zutaten bekommt.
Doch wie nutze ich Objekterkennung ganz praktisch im industriellen Umfeld, und welche Daten brauche ich dafür?
Das fragen wir Prof. Patrick Tichelmann, als Prodekan der FH Köln zuständig für die Studiengänge der Ingenieurwissenschaften. Eines seiner Forschungsgebiete ist die Anwendung von Technologien der Künstlichen Intelligenz in industriellen Prozessen. Dabei geht es vor allem um die Übertragbarkeit von simulierten Reinforcement-Learning-Algorithmen auf reale Prozesse. Mit dem Ziel, Schwachstellen zu finden und Algorithmen so anzupassen, dass diese nicht mehr auftreten.
Fundstück der Woche:

OPITZ CONSULTING
■■■ Digitale Service Manufaktur
Disclaimer: This post contains affiliate links. If you make a purchase, I may receive a commission at no extra cost to you.
Nina & Frank laden sich Gäste ein und sprechen mit ihnen über aktuelle Entwicklungen im Umfeld der Künstlichen Intelligenz.

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Doch wie nutze ich Objekterkennung ganz praktisch im industriellen Umfeld, und welche Daten brauche ich dafür?
Das fragen wir Prof. Patrick Tichelmann, als Prodekan der FH Köln zuständig für die Studiengänge der Ingenieurwissenschaften. Eines seiner Forschungsgebiete ist die Anwendung von Technologien der Künstlichen Intelligenz in industriellen Prozessen. Dabei geht es vor allem um die Übertragbarkeit von simulierten Reinforcement-Learning-Algorithmen auf reale Prozesse. Mit dem Ziel, Schwachstellen zu finden und Algorithmen so anzupassen, dass diese nicht mehr auftreten.
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