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AI xpress NET: Potentiale KI-gestützter Anomalieerkennung

Name: AI xpress NET: Potentiale KI-gestützter Anomalieerkennung
Start: 2023-10-19T17:30:00+02:00
End: 2023-10-19T19:00:00+02:00
Location: AI xpress

19. Oktober 2023 17:30 – 19:00

Anomalieerkennung ist im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) und Datenverarbeitung ein wichtiger Lösungsansatz, der sich als hybrider Ansatz vieler Verfahren aus anderen Bereichen der Zeitreihenanalyse bedient. Gleichzeitig sorgen die Besonderheiten wie bspw. der Umgang mit unbalancierten Daten dafür, dass viele Herausforderungen gelöst werden können, bei denen sich andere Ansätze schwertun. In diesem Vortrag wird KI aus der Perspektive von zeitreihenbasierter Anomalieerkennung thematisiert. Die vier verschiedenen Arten von Anomalien werden prägnant vorgestellt und mit Anwendungsbeispielen hinterlegt, in welchen diese helfen können. Besonderheiten von Anomalieerkennung werden zusammen mit einer systematischen Erarbeitung von Problemlösungen vorgestellt. Zuletzt werden Beispiele aus der Praxis thematisiert, in welchen Anomalieerkennung als Lösungsansatz am Fraunhofer IAO zum Einsatz kamen.

Nutzen für die Besucher: Den Teilnehmenden wird ein Gefühl dafür vermittelt, welche Besonderheiten in (zeitreihenbasierter) Anomalieerkennung stecken. Darauf aufbauend wird thematisiert, für welche Arten von Herausforderungen diese anomaliebasierten Lösungsansätze sich besonders gut eignen, wie bei der Umsetzung vorgegangen werden kann und auf welche Stolpersteine geachtet werden sollte, um die Erfolgschancen für die eigenen Projekte zu erhöhen. Beispiele aus Theorie und Praxis bieten Ansatzpunkte, wo Anomalieerkennung nutzbringend eingesetzt werden kann und welche Herausforderungen auftreten können.

Zielgruppe
KI – Startups, Hightech und Deeptech Startups im Großraum Stuttgart

Eventreihe
Diese Veranstaltung ist Teil der AI xpress NET Reihe im AI xpress Böblingen.

Weitere Termine:
16.11.2023: Technologievergleich und KI-Integration: Schnittstellen und Protokolle in der Industrie
14.12.2023: Formale Verifikation des Ausgabenbereichs tiefer Neuronaler Netze im Produktionsumfeld
11.01.2024: Neuronale Netze und KI am Beispiel Autonomes Fahren: Von der Modellanpassung bis zum automatischen Pre-Labeling

Speaker

Damian Kutzias (LinkedIn), Fraunhofer IAO Stuttgart

Damian Kutzias unterstützt als wissenschaftlicher Mitarbeiter dabei, KI-basierte Prototypen zu entwickeln und Projektideen durchgängig umzusetzen. Seine Schwerpunkte sind (IoT-)Architekturen, die Analyse zeitabhängiger Daten sowie Data Science-Vorgehensmodelle, also Methodik zur strukturierten Durchführung datenbasierter Projekte.