Intelligente künstliche Systeme sind lernfähig und in der Lage, adaptiv und kontextuell auf Anfragen zu reagieren, mit Menschen natürlich zu interagieren und auch mit neuen Situationen umzugehen. Maschinelles Lernen ist eine Schlüsseldisziplin der Künstlichen Intelligenz. Vor allem mit Deep-Learning-Technologien für künstliche neuronale Netze konnten große Fortschritte erzielt werden. Es existieren breite Einsatzmöglichkeiten für teil- oder vollautonome Systeme und kollaborative Assistenten. Insbesondere in den USA investieren Unternehmen mehrere Millionen USD in Forschung und Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, kognitiven Maschinen und maschinellen Lernenverfahren, um ihre Pipeline an Innovationen gefüllt zu halten und kaufen entsprechende Firmen auf.
Ziel unserer eintägigen Branchen-Workshops ist es, mit Expert*innen aus Wirtschaft und Forschung verschiedene Use Cases zu diskutieren, sowie Potenziale, Bedarfe, Herausforderungen und ggf. Vorbehalte der Wirtschaft zu eruieren.
Themen und Termine
Maschinelles Lernen für die Sensordatenverarbeitung in der intelligenten Maschine
Vertiefungsworkshop des VDMA am 12. Mai 2017 in Frankfurt
Im Zuge der Digitalisierung werden Maschinen und Anlagen zunehmend sensorisch und aktuatorisch instrumentiert. Maschinelle Lernverfahren unterstützen Expert*innen bei der Modellbildung oder automatisieren sie sogar. Angewendet auf die übertragenen Realzeitdaten im Internet of Things (IoT) können solche Modelle Geräte und Anlagen intelligent fernsteuern und neue Funktionen und Dienste implementieren: prädiktive Wartung, laufende Optimierung der Maschinenparameter, As-a-Service-Geschäftsmodelle, Identifikation von Kundenbedürfnissen in Echtzeit, Fernwartung, Nutzungsanalysen zur Produktverbesserung.
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Künstliche Intelligenz für die medizinische Biosignalverarbeitung
17. März 2017 im Fraunhofer Forum Berlin
Der Gesundheitsmarkt ein Wachstumsmarkt in Deutschland. Während sich maschinelle Lernverfahren für die Mustererkennung in medizinischen Bilddaten etabliert haben, gewinnt die intelliente Verarbeitung von Biosignalen zunehmende Bedeutung. Nach dem Einsatz in Lifestyle-Produkten wie Fitnessarmbändern erwartet man perspektivisch hohen diagnostischen und therapeutischen Nutzen vom Einsatz in medizinischen Assistenzsystemen in der CT- und MRT-Diagnostik ebenso wie in der minimal-invasive Chirurgie und Endoskopie.
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Intelligente digitale Sprachassistenten im Call Center
8. März 2017 in München, in Kooperation mit dem Call Center Verband Deutschland
Künstliche Intelligenz und damit verbundene Technologien können systematisch für den Kund*innendialog genutzt werden. Natürliche Sprache zu verstehen ist eine wesentliche Fähigkeiten künstlicher kognitiver Systeme, die in den letzten Jahren erhebliche Verbesserungen erlebt haben, bis hin zur simultanen Übersetzung. Diese Systeme können natürliche Sprache verstehen und interpretieren, sie können Fragen im Dialog mit den Menschen beantworten und dabei ständig weiterlernen. Sie eröffnen damit ganz neue Chancen für die effiziente und qualitätsorientierte Betreuung von Kund*innen.