AISOMA AG

Die Firma AISOMA AG und AI Frankfurt Rhein-Main e.V. präsentieren in Zusammenarbeit auf der diesjährigen Buchmesse auf zwei Touchscreens Generative KI*-Anwendungsbeispiele. Auf den Touchscreens werden die Fähigkeiten und Potenzial von Generativer KI auf unterschiedlichster Weise demonstriert. Unter anderem wird Goethe wieder ‘zum Leben’ erweckt sowie die Buchcovergenerierung mithilfe von KI vorgeführt und es warten auf sie noch viele weitere sehenswerte Anwendungsbeispiele. Informieren sie sich auf spielerische Weise über die neuesten Entwi…

Da wir uns zunehmend auf künstliche Intelligenz verlassen, um unser Leben zu erleichtern, gibt es Bedenken hinsichtlich ihrer möglichen negativen Auswirkungen auf unser tägliches Leben. In "12 Strategien zur Minimierung der negativen Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf das tägliche Leben" finden Sie praktische und umsetzbare Tipps, die Ihnen dabei helfen, die Risiken der KI zu mindern und sie zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Vom Schutz Ihrer Privatsphäre bis hin zum Verständnis der inhärenten Voreingenommenheit von KI-Algorithmen - dieser…

Das Buch führt Sie auf verständliche Art und Weise in die 42 am häufigsten verwendeten Algorithmen des maschinellen Lernens ein. Zudem wird die Anwendung des Algorithmus mit einem verständlichen Code-Beispiel in Python demonstriert. Das Buch ist sowohl für Experten als auch für Neueinsteiger geeignet. Folgende Algorithmen werden in diesem Buch behandelt: • ADABOOST • ADAM OPTIMIZATION • AGGLOMERATIVE CLUSTERING • ARMA/ARIMA MODEL • BERT • CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK • DBSCAN • DECISION TREE • DEEP Q-LEARNING • EFFICIENTNET • FACTOR ANALYS…

Bei einem Pilotprojekt hat die FES Frankfurter Entsorgungs- und Service GmbH (FES) in Zusammenarbeit mit sauber.io und der AISOMA AG den Versuch unternommen mithilfe eines intelligenten Kamerasystems (Computer Vision), das on-premise (lokal) auf einem Edge Device betrieben wird, Zigarettenstummel auf der Straße in Echtzeit zu erkennen, die Position zu ermitteln und schließlich zu zählen. Mit dieser innovativen und zukunftsweisenden Vorgehensweise hat die FES die Möglichkeit geschaffen die besonders umweltschädlichen Zigarettenstummel gezielt …

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz im Allgemeinen sind schon seit einiger Zeit in aller Munde. Während das Thema KI in den Medien im Vordergrund steht, ist den meisten (ganz besonders der Führungsetage) immer noch nicht ganz klar, wie maschinelles Lernen am besten angewendet wird bzw. was zur Umsetzung alles benötigt wird. Mit unserem kostenlosen Leitfaden schaffen Sie sich einen Überblick: https://www.aisoma.de/?hsLeadFlowPreview=416449

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz im Allgemeinen sind schon seit einiger Zeit in aller Munde. Während das Thema KI in den Medien im Vordergrund steht, ist den meisten (ganz besonders der Führungsetage) immer noch nicht ganz klar, wie maschinelles Lernen am besten angewendet wird bzw. was zur Umsetzung alles benötigt wird. Wie der Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Praxis aussehen könnte, sehen Sie in unserem kurzen Video. Weitere Infos: https://www.aisoma.de

Unser AISOMA Team hat in den letzten Wochen weitere Verstärkung in Bereichen Big Data & Machine Learning, Cloud Strategy, Microservices, Kubernetes, Docker und VR/AR bekommen. Wir freuen uns sehr Dr. Kaya Kupferschmidt, Bernd Fondermann, Jochen Kluger und Micah Koleoso im Team begrüßen zu dürfen. Durch Ihre langjährige Expertise können wir unseren Kunden eine noch breitere Palette an Dienstleistungen anbieten.

AISOMA wird auf der IBM Think 2018 in Frankfurt ein Use-case aus dem Bereich Dokumentenanalyse in Echtzeit präsentieren. “Extracting Value from Financial Documents – Natural Language Processing for the Finance Industry.” Durch die automatisierte Analyse von Dokumenten aus der Finanzindustrie, mithilfe von Natural Language Processing & -Understanding, können Finanzinstitute und -Dienstleiter sehr schnell auf Informationen zugreifen die besonders relevant für Sie sind. Hierbei kommen Techniken wie z.B. Text Summarization, Entity Extraction od…

Auf der VDMA EMINT „Electronics, Micro and Nano Technologies“ am Fraunhofer IZM Berlin hatten wir die Gelegenheit unsere Lösung „Lokale IoT Intelligenz“ auf einem Raspberry PI 3 B in Verbindung mit einer 2 MP Kamera vorzustellen. Mithilfe von Transfer Learning und einigen Optimierungsverfahren haben wir es hinbekommen, auf einer 100 € „teuren“ Hardware, ein Deep Learning Netzwerk aufzusetzen, dass Objekte im Bereich 50ms erkennt und klassifiziert.

Obwohl die zukünftigen Auswirkungen von Machine Learning für digitale Vermarkter noch nicht gänzlich absehbar sind, wirken sich diese bereits auf die digitale Marketinglandschaft aus. Machine Learning Tools sind in der Lage, extrem große Datenmengen zu analysieren und verständliche Analysen bzw. Resultate zu liefern die Marketingteams zu ihrem Vorteil nutzen können. Unternehmen, die ML-Tools bereits verwenden, haben mehr Zeit sich auf andere Bereiche zu konzentrieren und die gewonnenen Erkenntnisse entscheidend zu ihrem Vorteil zu nutzen. Di…

Wir freuen uns sehr Dr. Thomas Tilli heute offiziell als CAIO (Chief Artificial Intelligence Officer) & Partner bei der AISOMA AG begrüßen zu dürfen. Durch seine langjährige Projekterfahrung und Expertenwissen in den Bereichen Machine Learning & Deep Learning wird das Unternehmen in Zukunft immens profitieren. Noch zu erwähnen ist, dass Dr. Tilli, neben seinen 8 Master Titeln, als Hobbykaggler schon beachtliche Erfolge vorzuweisen hat. Als "Competitions Expert" gehört er aktuell zu den besten (Top 1%) Kaggle Teilnehmern.

Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz im Allgemeinen sind schon seit einiger Zeit in aller Munde. Während das Thema KI in den Medien im Vordergrund steht, ist den meisten (ganz besonders der Führungsetage) immer noch nicht ganz klar, wie maschinelles Lernen am besten angewendet wird bzw. was zur Umsetzung alles benötigt wird. Letztendlich kann man maschinelles Lernen als eine synergetische Beziehung zwischen Mensch und Maschine bezeichnen. Maschinelles Lernen in der Praxis erfordert die Anwendung der wissenschaftlichen Methode und d…

In der künstlichen Intelligenz Welt tut sich viel. Fast täglich werden neue, vielversprechende Entwicklungen verkündet. Da kann man sehr schnell den Überblick verlieren. In diesem kurzen Blogeintrag möchte ich Ihnen meine persönlichen Favoriten vorstellen, die die Zukunft von künstlicher Intelligenz entscheidend mitprägen werden. Generative Modelle (Generative Adversarial Networks) Generative Adversarial Networks bestehen aus zwei künstlichen neuronalen Netzwerken, die ein Nullsummenspiel durchführen. Eines davon erstellt Kandidaten nach ei…

Smart Predictive Maintenance ist eine moderne Wartungstechnik, die mehrere Technologien und Wartungsansätze beinhaltet (einschließlich der leistungsstarken und fortschrittlichen Methode Predictive Maintenance (PdM)). Man könnte Smart Predictive Maintenance (SPdM) folgendermaßen definieren: SPdM ist die kontinuierliche Überwachung und Analyse eines Netzwerks von Assets, die die Vorhersage und Benachrichtigung von potenziellen Ausfällen ermöglicht. Darüber hinaus über Wartungsplanung und Ersatzteilplanung informiert, sowie die Automatisierung…

Die Fußballweltmeisterschaft 2018 beginnt am Donnerstag in Russland und wird wahrscheinlich eines der am meisten angesehenen Sportereignisse. Vielleicht sogar populärer als die Olympischen Spiele. Daher sind die potentiellen Gewinner von erheblichem Interesse. Das Frankfurter KI Startup AISOMA hat den Ausgang der WM Spiele in Russland mithilfe von Künstlicher Intelligenz berechnet. Sie können sich die Prognosen unter dem folgenden Link abrufen: http://playground.aisoma.de/worldcup/?lang=de

Wir freuen uns sehr Dr. Thomas Tilli heute offiziell als CAIO (Chief Artificial Intelligence Officer) & Partner bei der AISOMA AG begrüßen zu dürfen. Durch seine langjährige Projekterfahrung und Expertenwissen in den Bereichen Machine Learning & Deep Learning wird das Unternehmen in Zukunft immens profitieren. Noch zu erwähnen ist, dass Dr. Tilli, neben seinen 8 Master Titeln, als Hobbykaggler schon beachtliche Erfolge vorzuweisen hat. Als "Competitions Expert" gehört er aktuell zu den besten (Top 1%) Kaggle Teilnehmern.

Maschinen lernen, indem sie neue Informationen auf komplexe Weise analysieren. Für Firmen ist dies die nächste Welle, Geschäftsprozesse zu vereinfachen und zu automatisieren. Mit einem modernen Algorithmus besiegte AlphaGo von Google 2016 den Weltmeister im Strategiespiel Go. Spätestens seitdem ist klar, dass maschinelles Lernen im Alltag angekommen ist und die Zukunft entscheidend prägen wird. Maschinelles Lernen ist eine neue Art von Software, die lernen kann ohne speziell dafür programmiert zu sein. Sie wird künftig in der Lage sein, stru…