Maschinelles Lernen

Das Hauptaugenmerk der Maschinelles-Lernen-Gruppe liegt auf der Theorie, Methodik und Anwendung vom tiefen Lernen (sog. "Deep Learning"). Dabei steht die informationstheoretische Analyse tiefer Repräsentationen, die Entwicklung von effizienten Datenanalysetechniken und neuen, tiefen Architekturen, sowie die Anwendung von hochmodernen neuronalen Netz-Modellen für Klassifikations- und Regressionsprobleme auf Bild, Text, Video und Zeitreihendaten im Vordergrund. Aktuelle Forschungsthemen wie die nachvollziehbare künstliche Intelligenz, das interpretierbare und verlässliche maschinelle Lernen, die Kompression von neuronalen Netzwerken oder die Konvergenz zwischen dem maschinellen Lernen und der Kommunikation werden ebenfalls von der Gruppe erforscht.

Forschungsthemen

Die Forschungen erstrecken sich über verschiedene Bereiche von tiefen Lernen, interpretierbaren maschinellen Lernen, robuster Signalverarbeitung, semantischer Bildanalyse und Kommunikation.

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Publikationen

Beiträge in Fachzeitschriften, Tagungsberichte, Vorträge und Tutorien, Standardisierungsbeiträge und Bücher. Erfahren Sie mehr über die Publikationen unserer Wissenschaftler.

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Team

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