Unser Online-Event „Getting AI-ready“ beleuchtet aktuelle Anwendungen und Herausforderung der Künstlichen Intelligenz aus unterschiedlichen Blickwinkeln.

In Zusammenarbeit mit der AG Maschinelles Lernen der Universität Bielefeld sowie dem Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik der Fachhochschule Bielefeld geben Prof. Dr. Barbara Hammer, Prof. Dr. Axel Schneider und Prof. Dr.-Ing. Wolfram Schenck Einblicke in ihre Forschungsarbeit und stehen anschließende für eine Diskussion zur Verfügung.

Am Nachmittag laden wir alle Interessierten zum Expertengespräch im Kontext unserer Denkfabrik „ML für Intelligente Systeme“. Junge Forschende zeigen Ihre Arbeit auf unserer virtuellen KI-Slam Plattform – allgemeinverständlich und unterhaltsam aufbereitet.

Wir freuen uns auf Sie!

Vormittag

Hybride ML-Modelle zur Vorhersage von Gliedmaßenbewegungen basierend auf Biosignalen

Prof. Dr. Axel Schneider, Fachhochschule Bielefeld

Körpernahe Robotersysteme wie z.B. Exoskelette oder aktuierte Orthesen sollen den Bewegungsapparat des Menschen entlasten und unterstützen. Um dieses Ziel zu erreichen, müssen solch Systeme in der Lage sein, sich an die Bewegungen des menschlichen Trägers anzupassen oder diese sogar vorherzusagen. Als Grundlage für Bewegungsvorhersagen können neben Kraft- und Winkelmessungen im mechanischen Interface zwischen Exosystem und Gliedmaße auch Biosignale, z.B. Oberflächen-Myogramme (sEMGs) von Muskeln, benutzt werden. Der zweite Vortrag geht darauf ein, wie hierfür eine hybride Modellbildung auf Basis von maschinellem Lernen gelingen kann.

10:00

XAI: Die richtige Erklärung zur richtigen Zeit

Prof. Dr. Barbara Hammer, Universität Bielefeld

Lernalgorithmen entwickeln komplexe Modelle aus Daten, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Oft sind die gelernten Zusammenhänge jedoch komplex und abstrakt, und damit für den Menschen praktisch nicht mehr nachvollziehbar. Erklärbare KI (XAI – eXplanable AI) setzt mit einer Reihe von Methoden an, diese Black-Box Verfahren zu öffnen.

Der erste Vortrag gibt einen Überblick, welche Erklärungsverfahren für verschiedene Bedürfnisse und Anforderungen zur Verfügung stehen. Dabei werden tiefe Netze und darüberhinausgehende Verfahren betrachtet.

KI für assistierende Systeme zum Erlernen von Bewegungsabläufen anhand von Kameradaten

Prof. Dr.-Ing. Wolfram Schenck, Fachhochschule Bielefeld

Der Mensch erlernt motorische Fertigkeiten auf natürliche Weise, aber es braucht viel Zeit und Training, um komplexe Bewegungsabläufe zu beherrschen. Moderne Technologien und Verfahren des maschinellen Lernens (ML) ermöglichen es uns, Menschen beim Erlernen neuer Bewegungsabläufe zu unterstützen. Dieser Vortrag gibt einen Überblick über ML-Algorithmen zur Bewegungsanalyse und zu Sensortechnologien (Vision, Tiefenbilder, Motion Capture), die zur Charakterisierung und Bewertung menschlicher Bewegungen eingesetzt werden können, um das Ziel einer effizienten Unterstützung zu erreichen. Eine solche Unterstützung kann beispielsweise durch Trainingshinweise in Augmented-Reality-Umgebungen erfolgen.

Nachmittag

13:00

Denkfabrik ML für Intelligente Systeme: Meet the Experts

In unserer Diskussionsrunde „Meet the Experts“ sind Sie am Drücker: Stellen Sie unseren
KI-Experten alle Fragen, die Ihnen zum Thema unter den Nägeln brennen.

Parallel auf unserer virtuellen KI-Slam Plattform

Zielgruppe

Diese Veranstaltung richtet sich an KI-Begeisterte so­wie interessierte Mitarbeitende aus Unternehmen.

Voraussetzungen

Anmeldung