Artificial Intelligence Lab

Künstliche Intelligenz deckt eine Vielzahl von Forschunsgebieten ab, die sich mit der Intelligenz von Maschinen beschäftigt. Dabei sollen menschliche Handlungsweisen und Herausforderungen durch Computer nachgeahmt und gelöst werden, wie beispielweise das Treffen von Entscheidungen, selbstständige Problemlösung, Lernen, Mustererkennung und vieles mehr.

Es werden Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning verwendet, um interessante Muster zu erkennen und Lösungswege zu trainieren. Die hierfür benötigten Daten werden in komplexen Data Mining-Prozessen aufbereitet und fließen in die Lernverfahren ein. Diese erstellten Verfahren werden in bestehende Produkte integriert, beispielsweise in die Picasso-Suche, die das Ziel hat „zu finden statt zu suchen“. Über intelligente Verfahren werden die individuell relevanten Entitäten identifiziert und aufbereitet zur Verfügung gestellt.

Einen weiteren Bereich bilden die intelligenten Agenten. Diese lösen selbstständig Aufgaben für den Kunden und erleichtern damit seine tägliche Arbeit. Entscheidungsvorschläge oder automatisierte Entscheidungen basieren auf Daten, die ein einzelner Mensch, aufgrund der enormen Menge und des hohen Verknüpfungsgrades, nicht mehr überblicken kann. Zudem finden sie wichtige Zusammenhänge in hochkomplexen Systemen.

Der Forschungsbereich AI exploriert intelligente Assistenten für alle Produkte der CAS. Heuristische, regelbasierte und dadurch relativ statische Assistenten werden durch intelligente, selbstlernende und damit hochgradig dynamische Assistenten angereichert oder ersetzt und bieten damit hochaktuelle Unterstützung für Nutzer und Kunden.

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Künstliche Intelligenz deckt eine Vielzahl von Forschunsgebieten ab, die sich mit der Intelligenz von Maschinen beschäftigt. Dabei sollen menschliche Handlungsweisen und Herausforderungen durch Computer nachgeahmt und gelöst werden, wie beispielweise das Treffen von Entscheidungen, selbstständige Problemlösung, Lernen, Mustererkennung und vieles mehr.

Es werden Methoden aus den Bereichen Machine Learning und Deep Learning verwendet, um interessante Muster zu erkennen und Lösungswege zu trainieren. Die hierfür benötigten Daten werden in komplexen Data Mining-Prozessen aufbereitet und fließen in die Lernverfahren ein. Diese erstellten Verfahren werden in bestehende Produkte integriert, beispielsweise in die Picasso-Suche, die das Ziel hat „zu finden statt zu suchen“. Über intelligente Verfahren werden die individuell relevanten Entitäten identifiziert und aufbereitet zur Verfügung gestellt.

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