Künstliche Intelligenz und Digitalisierung

Deep Learning in der Industrie

Künstliche Intelligenz

Systeme die aus großen Datenmengen eigenständig lernen sind Realität. Möglich geworden ist das durch mehrere parallele IT-Entwicklungen: Zum einen hat die Cloud-Revolution massive Rechenleistungen erschwinglich und zugänglich gemacht. Zum andern produziert die Industrie 4.0 mit ihrer allgegenwärtigen Sensorik enorme Datenmengen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sollen der Datenflut wertvolles Wissen entlocken.

Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

  • Verarbeitung natürlicher Sprachen
  • Bilderkennung und –verarbeitung
  • Expertensysteme
  • Deep Learning
  • Robotik und Pfadfindung
  • Optimierung und Heuristiken

Expertenvorträge des SCCH

Künstliche Intelligenz und Digitalisierung, Dr. Thomas Natschläger

Technologien wie Predictive Analytics, Big Data und Deep Learning die der künstlichen Intelligenz zuzuordnen sind, sind in aller Munde. Entlang industrieller Wertschöpfungsketten gibt es viele Bereiche und Anwendungen, die sich diese zunutze machen bzw. diese ermöglichen. Anhand ausgewählter Beispiele wird diskutiert, welche Methoden heutzutage bereits nutzbringend eingesetzt werden können, und an welchen Methoden geforscht und entwickelt wird.

Die Chancen von Transfer Learning für die Industrie, DI Theodorich Kopetzky

Deep Learning setzt neue Standards bei maschinellen Lernproblemen etwa in der Bilderkennung oder Sprachverarbeitung. Deep Learning Methoden haben allerdings einen Haken; sie sind besonders Daten hungrig und das Fine Tuning kann sehr aufwändig werden. Genau hier setzt Transfer Learning an. Das Ziel dabei ist, implizites Wissen von bereits gelernten Modellen auf neue Problemstellungen zu übertragen und so wiederverwendbar zu machen. Das Potential von Transfer Learning wird anhand von aktuellen Projekten erläutert.

Weitere Informationen zur Veranstaltung

Donnerstag, 16. November, 08:00 – 13:30, IBM Client Center Wien, Obere Donaustraße 95, 1020 Wien.  
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