Industrial AI - Veranstaltungkalender

Kalender von Veranstaltungen

M Mo

D Di

M Mi

D Do

F Fr

S Sa

S So

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

0 Veranstaltungen,

Das könnte Sie auch Interessieren

post-thumbnail

KI erkennt potenziell kritische Verkehrssituationen sieben Sekunden im Voraus

Ein Forschungsteam der Technischen Universität München (TUM) hat ein neues Frühwarnsystem für autonome Fahrzeuge entwickelt, das mit künstlicher Intelligenz aus Tausenden realen Verkehrssituationen lernt. Eine Studie in Zusammenarbeit mit der BMW Group zeigt, dass das System bei heutigen selbstfahrenden Entwicklungsfahrzeugen bereits sieben Sekunden im Voraus mit mehr als 85 Prozent Genauigkeit vor einer potenziell kritischen Situation warnen kann, die die Autos noch nicht allein meistern können.

Bild: Weidmüller Gruppe
post-thumbnail

Die Demokratisierung von maschinellem Lernen in der Industrie

Seit mehreren Jahren dringt die Digitalisierung immer weiter in die industrielle Produktion vor. Die Verheißungen, durch Datenerhebung und -analyse die eigene Effizienz und Produktivität zu steigern sowie neue datenbasierte Geschäftsmodelle zu entwickeln, klingen vielversprechend in einem Zeitalter, in dem die meisten Unternehmen auf der Suche nach neuen Wachstumsmöglichkeiten sind. Ein Bereich, dem ein enormes Potenzial zugeschrieben wird, ist künstliche Intelligenz bzw. Machine Learning. Ein Kommentar von Tobias Gaukstern, Leiter der Business Unit Industrial Analytics bei Weidmüller.