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Was ist Künstliche Intelligenz eigentlich und was haben Methoden des Maschinellen Lernens wie Deep Learning mit KI zu tun? Anhand typischer Herausforderungen aus dem Produktionsalltag zeigt Prof. Marco Huber, welche ML-Methode für welches Problem sinnvoll einsetzbar ist.
Dabei geht es um Themen wie das Unterscheiden von Merkmalen, das Erkennen von Ausreißern oder das automatisierte Treffen von Vorhersagen. Echte Projekte mit Unternehmen stellen dabei den direkten Praxisbezug her und verdeutlichen das Potenzial von KI.
Hubers Vortrag findet am 4. März 2021 von 9:00 bis 9:30 Uhr auf der INDUSTRY.forward Expo statt.
Alle Vorträge in der Übersicht
Die INDUSTRY.forward Expo 2021 findet vierwöchig vom 23. Februar bis 16. März digital statt. Eine Teilnahme ist kostenlos. Nach der Registrierung können Sie auswählen, für welche Vorträge Sie sich interessieren. Sie müssen nicht an allen Vorträgen über die drei Wochen teilnehmen, sondern können sich nur bei denen einklinken, die für Sie relevant sind.
Nach seinem Informatik-Studium und erfolgreicher Promotion an der Universität Karlsruhe leitete Prof. Marco Huber von 2009 bis 2011 die Forschungsgruppe „Variable Bildgewinnung und –verarbeitung“ des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB in Karlsruhe. Im Anschluss war er bis 2015 als Senior Researcher bei AGT International in Darmstadt tätig.
Von April 2015 und bis September 2018 verantwortete Prof. Huber die Produktentwicklung und die Data-Science-Dienstleistungen des Bereichs Katana bei USU Software in Karlsruhe. Zugleich lehrte er nach erfolgreicher Habilitation als Privatdozent für Informatik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT).
Seit Oktober 2018 ist er Inhaber der Professur für kognitive Produktionssysteme an der Universität Stuttgart. Zugleich leitet er die Abteilung Bild- und Signalverarbeitung sowie das Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence (CCI) am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA in Stuttgart. Seine Forschungsarbeiten konzentrieren sich auf die Themen maschinelles Lernen, erklärbare Künstliche Intelligenz (xAI), Sensordatenanalyse, Bildverarbeitung und Robotik im produktionstechnischen Umfeld.
