#Machine Learning

Durch Machine Learning lernen künstliche Systeme – ähnlich wie Menschen – aus Erfahrung. Das lässt sich in Forschung und Praxis zu verschiedensten Anwendungen einsetzen – zum Beispiel zur Analyse medizinischer Daten oder zur Abwehr von IT-Angriffen.

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

Horst, F., Slijepcevic, D., Lapuschkin, S., Raberger, A.-M., Zeppelzauer, M., Samek, W., … Horsak, B. (2020). On the Understanding and Interpretation of Machine Learning Predictions in Clinical Gait Analysis Using Explainable Artificial Intelligence. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, Submitted.
Horsak, B., Slijepcevic, D., Raberger, A.-M., Schwab, C., & Zeppelzauer, M. (2020). GaitRec, a large-scale walking GRF dataset for a healthy cohort and patients with musculo-skeletal impairments. Scientific Data, Submitted.
Slijepcevic, D., Zeppelzauer, M., Raberger, A.-M., Breitender, C., Horsak, B., & Horsak, Brian. (2020). Input Representations and Classification Strategies for Automated Human Gait Analysis. Gait & Posture, 76, 198–203.
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.
Luh, Robert, & Schrittwieser, S. (2019). Advanced threat intelligence: detection and classification of anomalous behavior in system processes. E \& i Elektrotechnik Und Informationstechnik, Springer, 1–7.
Pirker, M. (2019, November). More Data - More Security? Invited Talk presented at the TOP Alumni Club, TU Wien.
Pirker, M. (2019, October). Digitale Probleme....für Alle! Presented at the PrivacyWeek, Wien.
Schrittwieser, S. (2019, September). Sicherheit von Container-Virtualisierung. Invited Talk presented at the IDC Security Roadshow Vienna, Wien.
Luh, R., Janicke, H., & Schrittwieser, S. (2019). AIDIS: Detecting and classifying anomalous behavior in ubiquitous kernel processes. Computers & Security, (84), 120–147. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.cose.2019.03.015
Luh, R. (2019). Advanced Threat Intelligence: Interpretation of Anomalous Behavior in Ubiquitous Kernel Processes (Dissertation). De Monfort University Leicester.

News