Tag: deep learning

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Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von KI

Wie verbessert Künstliche Intelligenz Fahrerassistenzsysteme?

Künstliche Intelligenz (KI) verspricht auch bei ADAS an vielen Stellen Mehrwert, etwa beim effizienten Umgang mit der riesigen Datenmenge. Zudem ermöglicht KI auf den Menschen abgestimmte Systeme, die sich an individuelle Vorlieben anpassen.

Steven Jenkins

9. September 2024

Software für die automatische Inline-Inspektion.

Universelle Software für Deep Learning, 2D- und 3D-Bildverarbeitung

Die Software VisionCommander von senswork für Deep Learning, 2D- und 3D-Inspektion bietet eine einfache Bedienung und eine hohe Performance für die automatische Inline-Inspektion.

Simone Deigner

7. September 2022

Die Zeit ist reif für KI-Disruptionen

Neuromorphes Computing als Zukunft der künstlichen Intelligenz

Deep-Learning-Techniken haben ihre Überlegenheit im KI-Bereich bewiesen. Ein Wettlauf um die Entwicklung neuer ICs für Deep Learning und Inferenz hat begonnen: für HPC, Server oder Edge-Anwendungen.

Dr. Yohann Tschudi

9. September 2020

Intelligente Bilddiagnostik: Wer? Wann? Was?

Marktanalyse: Künstliche Intelligenz für medizinische Bildgebung

Die künstliche Intelligenz verbessert klinische Ergebnisse in der Bilddiagnostik und steigert den Wert von medizinischen Daten. Welche Unternehmen sind hier aktiv und wie entwickelt sich der Markt?

Dr. Marjorie Villien

22. April 2020

Bildverarbeitung/Bildanalyse

Machine Learning eröffnet neue Horizonte für die Bildverarbeitung

‚Machine Learning‘ und ‚Deep Learning‘ zählen derzeit zu den interessantesten Technologien der Bildverarbeitung. Worin sich diese Technologien von konventionellen Methoden unterscheiden und in welchen Anwendungsbereichen die neuen Methoden die alten verdrängen könnten, steht in dem Artikel.

Peter Stiefenhöfer

23. October 2019

Maschinelles Lernen, Computing und Software

Künstliche Intelligenz im Fahrzeug: Marktanalyse und Ausblick

Günstige und leistungsstarke Computer und die Möglichkeit, Millionen von Gigabytes an Daten speichern zu können, haben dazu geführt, dass die künstliche Intelligenz nun im Automotive-Sektor ein breites Anwendungsfeld findet.

Dr. Yohann Tschudi

24. May 2019

Die Stärken komplexer neuronaler Architekturen nutzen

Automotive: So funktioniert eine Datenplattform für KI

Komplexe neuronale Netze können helfen, den Kontext zu verstehen, in dem sich automatisierte Fahrzeuge bewegen. Elektrobit stellt eine Datenplattform für den Entwurf von KI-Regelwerken vor und erklärt, wie der Deep-Grid-Net-Algorithmus eine rasterbasierte Darstellung der Verkehrssituation prognostiziert.

Sorin M. Grigorescu, Liviu Marina, Bogdan Trasnea, Tiberiu Cocias, Andrei Vasilcoi

13. March 2019

CEO Round Table / Messe Vision

Bildverarbeitung: Trendthemen sind Embedded Vision, Deep Learning und Hyperspectral Imaging

Neun führende Unternehmen der industriellen Bildverarbeitung haben auf dem gemeinsamen CEO Round Table der Messe Stuttgart als Veranstalter der Messe Vision und der VDMA-Fachabteilung Industrielle Bildverarbeitung die technischen Trends und die wirtschaftliche Entwicklung der Branche diskutiert. Die Landesmesse Stuttgart berichtete über die Vorbereitungen zur Messe Vision im November.

wirth

14. February 2018

Algorithmen lernen nicht aus

Programmierbare Logik für KI-erweiterte Sicherheitssysteme

Künstliche Intelligenz kommt immer häufiger in Sicherheitssystemen wie beispielsweise der Gesichtserkennung zum Einsatz. Heutzutage kommen dafür feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs) zum Einsatz, die höhere Algorithmen nutzen und möglichst energieeffizient sind. FPGAs basieren auf einer Grafikverarbeitungseinheit und können Deep-Learning-Algorithmen besser verarbeiten als herkömmliche CPUs.

Redaktion

12. December 2017

Entwicklungsplattform für selbstfahrende Autos

Künstliche Intelligenz im autonomen Fahren

OEMs, Internetfirmen und Startups der Automobilbranche nutzen zur Umsetzung von autonomen Fahrzeugkonzepten auf Grafikprozessoren basierende tiefe neuronale Netze (DNNs). Komplettlösungen zur Entwicklung und Simulation von Prototypen erlauben, autonome Systeme schneller und verlässlicher als bisher auf die Straße zu bringen.

Joachim Langenwalter

2. June 2016