KI-Entwicklung auf dem nächsten Level: Ein Rückblick auf unseren Science Spring!

Moderne KI lebt von der Verarbeitung von Daten und dem Lernen von Mustern. Doch wie lässt sich eigentlich das richtige Modell bestimmen?

Welche Wege führen zum optimalen Training und wie werden die „Magic Numbers“ im Code eingestellt, damit am Ende wirklich gute Ergebnisse entstehen? Die Wahl der passenden Architektur für neuronale Netze ist eine Herausforderung, die über den Erfolg oder Misserfolg eines Projektes entscheidet.

Prof. Dr. Marius Lindauer (Leibniz Universität) hat eindrucksvoll gezeigt, wie AutoML dabei unterstützt, genau diese Fragen effizient zu beantworten. Die Technologie verkürzt Entwicklungszeiten spürbar und verbessert die Erfolgschancen klar.

Save the Date: Der Wissenstransfer geht weiter! 📅

Markiert euch schon jetzt den 22.05. in eurem Kalender für unseren nächsten Science-Vortrag. Seid gespannt auf neue Impulse aus der Forschung.