„Trainingsdaten“
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Semantische Datenspezifikation für KI-basierte Smart Services
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AI Act compact – Compliance, management & use cases in corporate practice
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AI Act kompakt – Compliance, Management & Use Cases in der Unternehmenspraxis
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Sprachmodelle verstehen – Chatbots und generative künstliche Intelligenz im Zusammenhang
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Föderiertes Datenmanagement von Monitoringdaten aus Structural Health Monitoring Anwendungen und daraus gewonnenen Trainingsdaten bei Spannbetonbrücken
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Synthetische Trainingsdaten für die Produktions- und Instandhaltungsversorgende Logistik von Flugzeugen
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Möglichkeiten und Limitationen automatischer Wirbelkörpersegmentierungen in Abhängigkeit von patientenspezifischen Faktoren und vorhandenen Trainingsdaten
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Artificial Creativity? – Zur urheberrechtlichen Verortung von Systemen ›künstlicher Intelligenz‹, deren Erzeugnissen und deren Einsatzmöglichkeiten unter besonderer Berücksichtigung künstlicher neuronaler Netzwerke.
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Challenges and Solutions for the Protection of Training Data of Machine Learning Models
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Multimediale Bausteine im Ballsport am Beispiel der powercoach.com-Trainingsdatenbank
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Trainingsdatensätze und Weltliteratur – Die Thomas-Kling-Poetikdozentur
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Automatisierte Erzeugung eines Trainingsdatensatzes zur bildbasierten Tieridentifikation mittels KI
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Erkennung und Zuordnung von Lichtsignalanlagen für autonome Fahrzeuge in urbanen Testsites
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Synthetische Trainingsdatengenerierung und Objekterkennung mit Deep Learning für Mixed Reality-Anwendungen mit Digitalen Zwillingen
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Automatisierte Generierung von Trainingsdaten für die Informationsextraktion aus deutschen Geschäftsdokumenten auf Basis von Sprachmodellen
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Künstliche Intelligenz und Urheberrecht – Offene Trainingsdatensätze als wissenschaftlicher Zweck i. S. d. § 60d UrhG
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Detektion von Sprachbefehlen auf Edge-Geräten unterstützt durch automatisierte Trainingsdaten-Synthese für eine Not-Halt-Anwendung
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Segmentierung urbaner Bäume in Luftbildaufnahmen von Berlin mittels Deep Learning unter Verwendung synthetischer Trainingsdaten
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Analyse von Clustering-Algorithmen zur Partitionierung von Trainingsdaten für komplexe Mehrklassenprobleme