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Künstliche Intelligenz | Artificial Intelligence

Custom AI Services - unsere Expertise für Ihr KI-Projekt

Nutzen Sie mit dem b+m KI-Lab unser breites Know-how, unsere Erfahrung und Technologie für Ihr Projekt. Gemeinsam mit Ihnen definieren wir Ihren individuellen Anwendungsfall, prüfen die Machbarkeit und schätzen den Aufwand der Umsetzung Ihrer KI-Strategie. Wir erstellen für Sie maßgeschneiderte KI-Services. Oder unsere Experten begleiten Ihr gesamtes Projekt - bis hin zum produktiven System.

AI Use Cases

KI-Anwendungsfelder und -Einsatzszenarien

Ob semantische Bildanalyse zur Schadenerkennung, Anomalieerkennung von Betrugsfällen oder eine Analyse Ihrer Kundendaten zur Entwicklung neuer Geschäftsstrategien - wir erstellen maßgeschneiderte KI-Systeme für Ihren Bedarf.

Semantische Bildanalyse

Objekterkennung

Medizinische Diagnostik

Schadenerkennung

Handschrifterkennung

u. v. m.

Semantische Textanalyse

Themenextraktion

Entity Extraktion

Sentiment Analyse

u. v. m.

Prognosen

Kreditrisiko

Schadenentwicklung

Passagierauslastung

u. v. m.

Anomalieerkennung

Fraud Detection

Kreditportfolioanomalien

Intrusion Detection

u. v. m.

AI-based BI

Visualisierung und Drilldown komplexer hochdimensionaler Datenräume

b+m KI-Lab

Unsere Technologie, Erfahrung und Know-how für Ihren Anwendungsfall

Das b+m KI-Lab unterstützt Ihr Projekt von der Use Case-Definition bis zum produktiven System

KI-Projekt

Prozessschritte

Use Case-Definition

Machbarkeitsanalyse und Aufwandseinschätzung vor Projektstart

Datenbeschaffung

Datenbanken

Bildarchive

Excel-Tabellen

CSV-Dateien

Internet

Datenvorbereitung

Feature Engineering

Data Augmentation

Korrelationsmatrix

Feature Importance

u. v. m.

Modellbildung

(Deep) Neural Net

Gradient Boosting Machine

Support Vector Machine

Self Organizing Map

u. v. m.

Evaluation

Metriken auf Testdaten

Modellselektion

Optimierung

Hyperparameteroptimierung

Fine Tuning

Deployment

REST-Server in Container-Infrastruktur

u. a.

Referenzen

Was unsere Kunden sagen

  • "Strukturierter und abwechslungsreicher Kompakt-Workshop zum Thema Künstliche Intelligenz. Grundlegende, wie auch fortgeschrittene Themen wurden von den kompetenten Referenten der b+m Informatik AG durch praxisnahe Übungsbeispiele und gut vorbereitete Lern- und Arbeitsmaterialien optimal vermittelt."
  • "Strukturierter und abwechslungsreicher Kompakt-Workshop zum Thema Künstliche Intelligenz. Grundlegende, wie auch fortgeschrittene Themen wurden von den kompetenten Referenten der b+m Informatik AG durch praxisnahe Übungsbeispiele und gut vorbereitete Lern- und Arbeitsmaterialien optimal vermittelt."

Publikationen und Videos

Künstliche Intelligenz und Machine Learning

AI Spektrum

Artikel zum Thema Künstliche Intelligenz in der Praxis

  • Autoencoder - eine Vielseitig einsetzbare ArchitekturAutoencoder sind generative neuronale Netzwerke, die äußerst vielseitig einsetzbar sind. Sie finden unter anderem beim maschinellen Übersetzen Anwendung, bei der Anomalieerkennung oder der Bildbearbeitung.2 MB

KI und Machine Learning – Schwerpunkt Reinforcement Learning

Dieser Vortrag liefert einen tiefen Einblick in die drei großen Bereiche des Machine Learning mit (Live-) Beispielen und Erläuterung der Funktionsweise. Ein besonderer Schwerpunkt dieses Vortrages liegt auf dem Thema Reinforcement Learning.

KI und Machine Learning in der Praxis. Ein Blick unter die Motorhaube.

  Dieser Vortrag liefert einen Überblick über die drei großen Bereiche des Machine Learning und betrachtet darüber hinaus weitere Aspekte wie typische Missverständnisse und das Management von KI-Projekten.

Interview Herausforderung und Chancen der KI für Unternehmen

Künstliche Intelligenz und Machine Learning stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Wie disruptiv ist das Thema KI für das eigene Geschäftsmodell und welche Chancen gilt es zu nutzen?

Machine Learning – Showcase: Semantische Textanalyse

 

Semantische Textanalyse mit neuronalen Netzen erlaubt z. B. die Extraktion von Themen aus frei verfassten Dokumenten oder die Erkennung der Stimmung des Verfassers. Convolutional Neural Nets (CNN) werden üblicherweise zur Bildklassifikation verwendet. In Kombination mit State-of-the-Art Word Embeddings, die auf den Wikipedia vorhandenen Wortassoziationen basieren, können 1D-CNNs auch sehr gut zur Textanalyse eingesetzt werden.

Machine Learning – Tooling: Visuelle Introspektion eines neuronalen Netzes

Tiefe neuronale Netze sind Blackbox-Systeme. Insbesondere die Wirkung der verborgenen Schichten (Hidden Layers) ist für Menschen normalerweise nicht interpretierbar, was u. a. das Debuggen solcher Modelle erschwert. In diesem Video zeigt Thomas Stahl eine Technik, die eine visuelle Introspektion neuronaler Netze ermöglicht. Als Beispiel dient ein Convolutional Neural Net (CNN) zur Klassifikation handgeschriebener Ziffern.

Wie lernen künstliche neuronale Netze? Teil 1: Gradientenverfahren

Das Training künstlicher neuronaler Netze geschieht durch gradientenbasierte Optimierungsverfahren. Dieses Video erklärt zunächst das Grundprinzip neuronaler Netze, um dann die konzeptionelle Funktionsweise solcher Lernverfahren an einem anschaulichen Beispiel grafisch zu verdeutlichen.

Wie lernen künstliche neuronale Netze? Teil 2: Die Mathematik hinter dem Backpropagation-Algorithmus

Der berühmte Backpropagation-Algorithmus ist ein Spezialfall einer relativ unbekannten, aber viel umfassenderen mathematischen Disziplin, der "Automatic Differentiation". Die im Detail komplizierte Backpropagation lässt sich in diesem Licht deutlich besser verstehen. Das Video behandelt zudem die wesentlichen Zutaten aus mathematischer Sicht: Gradienten, Jacobi-Matrix und die multivariable Kettenregel.

Neuigkeiten und Termine

Präzise Segmentierung von Bildern durch Autoencoder-Architektur

Bereits seit einigen Jahren spielen Convolutional Neural Nets (CNN), im Besonderen Autoencoder, eine führende Rolle im Bereich der Computer-Vision. Welche Spezialformen für die semantische Segmentierung von Bildern geeignet sind, erläutert der Artikel aus der AI Spektrum

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