#Artificial Intelligence

Mit künstlicher Intelligenz lernen Maschinen und Programme aus Erfahrung, reagieren auf neue, unvorhergesehen Situationen und können ähnlich wie Menschen komplexe Aufgaben bewältigen und Informationen in größere Zusammenhänge einordnen.

Projekte

Plant Monitoring AI

Maschinelles lernen und automatische Vorhersagemodelle zur Früherkennung von Pflanzenstress für eine höhere Nachhaltigkeit in der Landwirtschaft

Data Science Bootcamp

Weiterbildung von unternehmensinternen Expert*innen zu Data Scientists die in der Lage sind abzuwägen, wie Verfahren der künstlichen Intelligenz am besten eingesetzt werden

Publikationen

Slijepcevic, D., Zeppelzauer, M., Schwab, Caterine, Raberger, A.-M., Breitender, C., & Horsak, B. (2020). Input Representations and Classification Strategies for Automated Human Gait Analysis. Gait & Posture, 76, 198–203. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.gaitpost.2019.10.021
Horsak, B., Slijepcevic, D., Raberger, A.-M., Schwab, C., Worisch, M., & Zeppelzauer, M. (2020). GaitRec, a large-scale ground reaction force dataset of healthy and impaired gait. Scientific Data, 7(1), 143. https://doi.org/10.1038/s41597-020-0481-z
Oliveira, V. A. D. J., Stoiber, C., Grüblbauer, J., Musik, C., Ringot, A., & Gebesmair, A. (2020). SAMBAVis: Design Study of a Visual Analytics Tool for the Music Industry Powered by YouTube Comments (p. 5). Presented at the Eurovis 2020, Norrköping, Sweden.
Horsak, B., Dumphart, B., Slijepcevic, D., & Zeppelzauer, M. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI) und ihre Anwendung auf Klassifikationsprobleme in der Ganganalyse. In Abstractband des 3. GAMMA Kongress. München, Deutschland.
Horsak, B., Schwab, C., & Kranzl, A. (2019). Reliability of stair walking kinematics in young overweight and obese individuals. Poster presented at the 28th Annual Meeting of the European Society for Movement Analysis in Adults and Children (ESMAC), Amsterdam, Netherlands.
Rind, A., Wagner, M., & Aigner, W. (2019). Towards a Structural Framework for Explicit Domain Knowledge in Visual Analytics. In Proc. IEEE Workshop on Visual Analytics in Healthcare (VAHC) (pp. 33–40). https://doi.org/10.1109/VAHC47919.2019.8945032
Slijepcevic, D., Raberger, A.-M., Zeppelzauer, M., Dumphart, B., Breiteneder, C., & Horsak, B. (2019). On the usefulness of statistical parameter mapping for feature selection in automated gait classification. In Book of Abstracts of the 25th Conference of the European Society of Biomechanics (ESB) (p. 1). Vienna, Austria.
Horsak, B. (2019). Reliabilität von Messergebnissen in der Gang- und Bewegungsanalyse – Erfahrungsbericht zu gängigen Maßzahlen. Invited talk presented at the GAMMA Workshop im Rahmen des 11. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Biomechanik, Berlin.
Koch, D., Despotovic, M., Sascha, L., Sakeena, M., Döller, M., & Zeppelzauer, M. (2019). Real Estate Image Analysis - A Literature Review. Real Estate Economics Journal, to Appear, 27(2), 269–300.
Seidl, Markus, & Zeppelzauer, Matthias. (2019). Towards Distinction of Rock Art Pecking Styles with a Hybrid 2D/3D Approach. In Proceedings of the International Conference on Content-based Multimedia Indexing (CBMI) (p. 4). Dublin, Irland.

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