JENA.AI Der Entwicklerstammtisch für Künstliche Intelligenz

Wir sprechen mit unseren Smartphones über Sprachassistenten, lassen unsere Gesundheitsdaten per Smartwatch auswerten, vertrauen auf Suchergebnisse und vorgeschlagene Artikel im Internet, Routineaufgaben werden zunehmend von Robotern verrichtet.
Egal ob in der Politik, der Wirtschaft, der Wissenschaft oder im alltäglichen Leben, ‚Künstliche Intelligenz‘ gilt als Zukunftstechnologie und ist heute schon nicht mehr aus unserem Alltag wegzudenken, obwohl die Entwicklung noch immer am Anfang steht.

Die Fortschritte in der KI-Forschung sind erheblich, denn  Global Player wie Google, Microsoft, Facebook oder Amazon treiben die Technologie maßgeblich voran. Kleinere und mittlere Unternehmen (KMUs) drohen den Anschluss zu verlieren, obwohl der Einsatz von Künstlicher Intelligenz einen großen Mehrwert bieten kann.

Das Thüringer Zentrum für Lernende Systeme und Robotik (TZLR) und Jena Digital laden  Entwickler, Wissenschaftler und KI-Interessierte dazu ein, bei Jena.AI - dem Entwicklerstammtisch für Künstliche Intelligenz zum regelmäßigen Erfahrungsaustausch, Fragen rund um das Thema gemeinsam zu beantworten und neuste Technologien aus dem Bereich Künstliche Intelligenz zu diskutieren.

Eine Veranstaltung von

 

 

 

 

Impuls JENA.Ai #4 09.09.2021 ab 17 Uhr

Datengesteuerte Modellierung von photonischen Daten mittels maschineller Lernmethoden

Referent: Dr. Thomas Bocklitz, Head of Leibniz-IPHT department "Photonic Data Science"

Inhalt

Photonische Verfahren und die entsprechenden Daten können genutzt werden, um die biochemische Zusammensetzung von Proben zu charakterisieren. Da diese Messverfahren häufig zerstörungsfrei sind, ist auch diese Charakterisierung zerstörungsfrei und Label-frei möglich. Aufgrund des Label-freien Charakters der photonischen Verfahren stellen diese Verfahren ungerichtete Verfahren dar. Um diese Prozesse und die Daten für Anwendungen wie die medizinische Diagnostik nutzbar zu machen, werden Methoden des maschinellen Lernens und der Chemometrik eingesetzt, welche die photonischen Daten in höhere Informationen im Anwendungskontext übersetzen.

In diesem Vortrag wird die datengetriebene Modellierung von photonischen Daten durch maschinelle Lernmethoden und chemometrische Verfahren vorgestellt und es werden zwei Anwendungsszenarien beschrieben: Im ersten Szenario werden photonische Bilddaten (multimodale Bilder) in diagnostische Informationen übersetzt. Solche Informationen können die Vorhersage von Gewebetypen oder Krankheitstypen sein. Des Weiteren werden die Bilddaten im Sinne eines Modalitätstransfers in eine andere Bilddomäne wie zum Beispiel histopathologische Färbung mittels GANs übersetzt. Das zweite Anwendungsszenario ist die Verwendung tiefer Lernverfahren um eine inverse Modellierung photonischer Messprozesse zu erreiche, was eine Datenqualitätsverbesserung zur Folge hat. Hier wird die Extraktion des Imaginärteils der Suszeptibilität dritter Ordnung von nichtlinearen spektralen Messungen vorgestellt.

Zum Ablauf

JENA.AI ist als Entwicklerstammtisch ein interaktives Format, das von eurem Input lebt. Entweder als Impulsvortrag oder im Rahmen unserer Pitch-Session - der KI-Stammtisch ist deine Austauschplattform für Künstliche Intelligenz am Standort Jena.

Ihr arbeitet in eurem Unternehmen an KI-Themen und wollt diese gern präsentieren?

Du entwickelst mit deinem Startup eine KI-Lösung, die dich zum nächsten Einhorn macht?

Du arbeitest in der Forschung und hast eine bahnhbrechende Erkenntnis mit Hilfe von künstlicher Intelligenz gemacht?

Oder arbeitest du aktuell an einem KI-Projekt, bei dem du unsere Experten im Stammtisch um Rat fragen möchtest, um den entscheidenden Durchbruch zu erzielen?

 

Dann melde dich bei uns unter  und schlage uns dein Thema für den nächsten KI-Stammtisch vor!

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