JR-Center for Künstliche Intelligenz für ressourcenbegrenzte Geräte

Professor Eibensteiner analysiert anhand von Metriken Trainings- und Benchmark-Ergebnisse zur Optimierung von Deep-Learning-Modellen.

In dieses JR-Zentrum werden neue Methoden des Nachtrainierens erforscht, die Modelle des maschinellen Lernens (KI-Modelle) direkt auf verteilten ressourcenbegrenzten Geräten (RLDs: resource limited devices) dynamisch adaptieren. Damit sollen sie selbstlernend autonom Entscheidungen treffen können.

Professor Eibensteiner konfiguriert einen Roboter zur kameragestützten Objekterkennung und optimiert das Aufzeichnen von Trainingsdaten für das maschinelle Lernen.

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