Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Sichere, autonome und KI-basierte Systeme
Die digitale Transformation und der Ausbau cyber-physischer Systeme erfordern zunehmend kollaborative Lösungen und Mensch-Maschine-Interaktion. Cognitive Computing erhöht zugleich die Autonomie der Systeme (zum Beispiel autonome Fahrzeuge und Flugobjekte). Damit verbunden sind auch die Herausforderungen der Kommunikation und Schnittstellengestaltung zwischen den Komponenten und Systemen, die Datenerfassung und -analyse mittels Künstlicher Intelligenz (u.a. Big Data, Maschinelles Lernen) sowie die IT-Sicherheit.
Geforscht wird hierzu vor allem am Affective and Cognitive Institute (ACI), am Institute for Machine Learning and Analytics (IMLA), am Institute for Unmanned Aerial Systems (IUAS) und am Institut für verlässliche Embedded Systems und Kommunikationselektronik (ivESK).
| Titel | ML hoch 2 - Menschen Lernen Maschinelles Lernen |
| Kurzname | ML hoch 2 |
| Kurzbeschreibung | Das Projekt ML² verfolgt zwei große Ziele: 1) Entwicklung und Durchführung eines gemeinsamen Qualifizierungsprogramms „Machine Learning“ für Studierende (Masterniveau) und Anwender aus Unternehmen. Das Programm durchläuft theoretische und praktische Phasen mit wechselnden Lernorten und beinhaltet Präsenz- und E-Learning-Komponenten. 2) Begleitforschung (kooperative Promotion) zur inhaltlich-didaktischen Aufbereitung von Machine Learning Methoden für Qualifizierungsprogramme. |
| Jahr der Einwerbung | 2017 |
| Laufzeit Beginn | 01.11.2017 |
| Laufzeit Ende | 31.03.2020 |
| Projektleitung |
Dorer, Klaus, Prof. Dr.
Hagen, Tobias, Prof. Dr. Lauer, Tobias, Prof. Dr. Sänger, Volker, Prof. Dr. Trahasch, Stephan, Prof. Dr. |
| Fakultät |
W
EMI M |
| Institut | IMLA |