Kontakt

Leitung

Prof. Dr.-Ing. Daniel Sonntag

Sekretatriat

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Sprechstunde nach Vereinbarung

Anschrift

Stiftungsprofessur Künstliche Intelligenz
Marie-Curie Str. 1
D-26129 Oldenburg

Siehe auch

Applied Artificial Intelligence

Die Arbeitsgruppe „Applied AI“, die in den Forschungsbereich Interaktives Maschinelles Lernen des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz integriert ist, thematisiert die Anwendung und Anpassung von Verfahren der Künstlichen Intelligenz auf beispielsweise industrielle und medizinische Anwendungen. In Oldenburg spielt das Thema Nachhaltigkeit (Sustainability) eine große Rolle.

Forschungsrelevante Anwendungsaspekte adressieren vor allem den Einsatz von lernenden Systemen und intelligenten Benutzerschnittstellen. Besondere Arbeitsschwerpunkte sind die multimodale Ein- und Ausgabe sowie Multisensor-Anwendungen mittels Umgebungs- und Zustandserkennung, Sensordatenverarbeitung und Fragen der Echtzeitfähigkeit und Interaktivität beim Lernen mit sehr großen oder sehr kleinen Datenmengen bis hin zu Zuverlässigkeitsaspekten (inklusive Vertrauen in KI und erklärbare KI).

Ungeachtet spezieller Themengebiete liegt das übergeordnete Forschungsziel in der Gestaltung von Handlungsanweisungen für die praktische Anwendung von Künstlicher Intelligenz. Zusätzlich wird Grundlagenforschung im interdisziplinären Bereich der Mensch-Maschine-Interaktion in Kombination mit Maschinellem Lernen betrieben.

Studentenprojekte für den KI-Transfer sind uns besonders wichtig, eine Auswahl ist hier zu finden: iml.dfki.de Für Bachelor- und Masterarbeiten wenden Sie sich bitte an Hannes Kath.

News

KI2025: IML präsentiert Forschung zur effizienten bioakustischen Analyse

Hannes Kath vom Lehrstuhl für Angewandte Künstliche Intelligenz der Universität Oldenburg und der Abteilung Interaktives Maschinelles Lernen hat auf der KI2025-Konferenz in Potsdam das Forschungspapier „Intermediate-Task Transfer Learning für bioakustische Daten“ vorgestellt.

Die KI2025 ist eine der wichtigsten europäischen Konferenzen zum Thema Künstliche Intelligenz, die Forscher, Entwickler und Entscheidungsträger aus Wissenschaft, Industrie und öffentlicher Verwaltung zusammenbringt. Die diesjährige Konferenz fand vom 16. bis 19. September in Verbindung mit der INFORMATIK 2025 statt.

Die Forschung zeigt, dass Fine-Tuning von Transfer-Learning-Modellen die Analyse von großen bioakustischen Datensätzen erheblich verbessert. Diese Erkenntnisse tragen zur Entwicklung effizienter Tools für das Biodiversitäts-Monitoring bei und sind damit ein wichtiger Schritt in Richtung praktischer Anwendungen in der Ökosystembewertung.

Hannes Kath vom Lehrstuhl für Angewandte Künstliche Intelligenz der Universität Oldenburg und der Abteilung Interaktives Maschinelles Lernen hat auf der KI2025-Konferenz in Potsdam das Forschungspapier „Intermediate-Task Transfer Learning für bioakustische Daten“ vorgestellt.

Die KI2025 ist eine der wichtigsten europäischen Konferenzen zum Thema Künstliche Intelligenz, die Forscher, Entwickler und Entscheidungsträger aus Wissenschaft, Industrie und öffentlicher Verwaltung zusammenbringt. Die diesjährige Konferenz fand vom 16. bis 19. September in Verbindung mit der INFORMATIK 2025 statt.

Die Forschung zeigt, dass Fine-Tuning von Transfer-Learning-Modellen die Analyse von großen bioakustischen Datensätzen erheblich verbessert. Diese Erkenntnisse tragen zur Entwicklung effizienter Tools für das Biodiversitäts-Monitoring bei und sind damit ein wichtiger Schritt in Richtung praktischer Anwendungen in der Ökosystembewertung.

Webmaster (Stand: 02.09.2024)  Kurz-URL:Shortlink: https://uole.de/p79699n12064
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