Blog des EP-KI Teams

EP-KI: Entscheidungsunterstützung für betriebswirtschaftliche Prozesse mit Hilfe neuer KI-Methoden

Hier bloggt das Team EP-KI. Die Abkürzung steht für Entscheidungsunterstützung für betriebswirtschaftliche Prozesse mit Hilfe neuer KI-Methoden. Unsere Nachwuchsgruppe arbeitet an der Schnittstelle Betriebswirtschaft und Künstliche Intelligenz (KI). Das durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderte Team fokussiert sich bei der Forschung auf die zukunftsorientierten Fragestellungen und deren Lösung durch anwenderfreundliche Verfahren.

Unser Team der KI-Gruppe aus Wissenschaftler:innen hat sich zum Ziel gesetzt, die aktuellen Entwicklungen der Digitalisierung in der öffentlichen Verwaltung und KMU zu unterstützen. Im Blog berichten wir regelmäßig über unsere Arbeit, Aktivitäten und kommentieren aktuelle Entwicklungen.

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  • Wie KI und Algorithmen beim Erkennen von Anomalien oder Betrug scheitern können / 2023

    Unterrepräsentation – eine Herausforderung beim Erkennen von Anomalien oder der Weihnachtsbaum-Fall

    Blogbeitrag EP-KI-Blog / 21. Dezember 2023

    Weihnachtsbaum Verkauf Symbolbild
    © freepik

    Wer kennt es nicht, KI-unterstützte Systeme schlagen uns unterschiedliche Produkte vor, obwohl wir sie vielleicht sogar nur einmal angeschaut haben. Das mag störend oder gar nervig sein, viel wichtiger wird es jedoch, wenn Systeme potentielle Betrugsfälle oder Fehler aufdecken sollen. Dann müssen wir darauf vertrauen können, dass sie sich so verhalten, wie wir es auch beabsichtigen. Leider ist die Welt der Daten selten homogen, sondern sehr divers. Worauf wir bei Unterrepräsentation in der Entwicklung von Algorithmen aufpassen müssen, teilen wir mit Euch im neuen Blog-Post.

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  • Überblick und Praxisbeispiele: Welche Arten von ML-Algorithmen gibt es? / 2022

    Die wichtigsten Kategorien des Machine Learnings

    Blogbeitrag EP-KI-Blog / 23. November 2022

    Roboter arbeitet im Büro an einem Computer. Symbolbild Künstliche Intelligenz und Machine Learning.
    © iStockphoto

    Nachdem wir in unserem vorangegangenen Blogbeitrag erläutert haben, wie sich die beiden Begriffe »Künstliche Intelligenz« (KI) und »Maschinelles Lernen« (ML) voneinander abgrenzen, geht es in diesem Text speziell um ML und verschiedene Kategorien. Wir stellen im Folgenden die vier wichtigsten Arten von ML vor und zeigen Beispiele aus der Praxis. Die ersten drei behandelten Kategorien unterscheiden sich dahingehend, welche Daten zum Einsatz kommen. Bei der vierten ML-Kategorie geht es um Lernen durch Interaktion mit der Umwelt.

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  • Definition und Abgrenzungen / 2022

    Was ist Künstliche Intelligenz und was ist Maschinelles Lernen?

    Blogbeitrag EP-KI-Blog / 01. September 2022

    Künstliche Intelligenz Deep Learning Symbolbild
    © freepik

    Die Begriffe Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) tauchen in vielen unterschiedlichen Bereichen auf und werden als potentielle Technologien stark gefördert. Werden Menschen nach ihrer Vorstellung von KI oder ML gefragt, so erhalten wir eine Vielfalt an Definitionen und Bildern, wie zum Beispiel von Robotern, die sich wie Menschen verhalten. Auch wir haben bisher in unseren Blogbeiträgen beide Begriffe selbstverständlich genutzt, ohne eine Abgrenzung der Begriffe zueinander zu geben. Teilweise wurden sie auch als Synonym verwendet. Mit diesem Blogbeitrag wollen wir ein besseres Verständnis der Begriffe geben, indem wir folgende Fragen beantworten: Was ist KI? Was ist ML? Und wie lassen sich beide Begriffe voneinander abgrenzen?

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  • Was definiert einen Algorithmus: Erklärung und Beispiele / 2022

    Was ist ein Algorithmus?

    Blogbeitrag EP-KI-Blog / 12. Juli 2022

    Symbolbild: Input-Output-Prozess
    © iStockphoto

    Die Autofahrt mit einem Navigationsgerät, das Kochen eines Gerichts nach Rezept oder auch das Filtern des Mail-Ordners nach Spam-Mails – all das sind Beispiele von täglichen Prozessen, bei denen Algorithmen zum Einsatz kommen. Doch was ist eigentlich ein Algorithmus? Und warum behaupten einige Künstliche Intelligenz (KI) ist auch nur ein Algorithmus? Darum soll es in den kommenden Blogbeiträgen gehen.

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  • Oder: Was hat der Besuch bei Tante Maria mit Künstlicher Intelligenz zu tun? / 2022

    Machine Learning (ML) und Vertrauen – Eine Fortsetzung

    16. Mai 2022

    Symbolbild AI / KI (Künstliche Intelligenz)
    © freepik

    Im letzten Blogpost haben wir das Thema »Erklärbarkeit von Künstlicher Intelligenz« (KI) aufgemacht, das wir in diesem Blogpost fortsetzen wollen. »AI systems should not only be the best possible. Sometimes they should say ‘I have no idea what I’m doing here, don’t trust me.’ That’s going to be really important«, so lautet ein Zitat von Herb Lin, Professor an der Stanford University. Grob übersetzt: »KI-Systeme sollten nicht nur bestmöglich funktionieren. Manchmal sollten sie auch sagen: 'Ich habe keine Ahnung, was ich hier tue, vertrau mir nicht'. Das wird wichtig werden.«

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  • Was brauchen wir wirklich, um zu vertrauen? / 2021

    Maschinelles Lernen (ML), Vertrauen und Verlässlichkeit

    28. Dezember 2021

    Einkaufen, Geschäft, Sale
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    Sind Vorhersagen von KI-Systemen irreführend oder können wir uns auf sie verlassen? Als Beispiel aus der Praxis schauen wir uns in diesem Beitrag den Umsatz eines Weihnachtsgeschäfts anhand von Zeitreihenvorhersagemodellen an.

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  • eMail Netzwerk
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    In jeder Anwendung, bei der Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz kommt, stehen am Anfang die Daten. Im zweiten Schritt wird ein Algorithmus angewendet und damit eine KI-Anwendung entwickelt. Diesen Prozess wollen wir im heutigen Blog-Beitrag etwas genauer unter die Lupe nehmen.

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  • Bällebad
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    Auf der Suche nach aktuellen Algorithmen für spezielle Lösungen stoße ich immer wieder auf die unterschiedlichsten Bezeichnungen und stelle beim näheren Hinschauen fest, dass ich diesen Algorithmus schon kenne, jedoch in einem anderen Setting. Daher soll hier in einem ersten Schritt geklärt werden, welche möglichen Fragestellungen wir mit KI-Algorithmen beantworten können/möchten.

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  • Wir am Fraunhofer ITWM sind größtenteils Mathematiker:innen und forschen auf verschiedenen Gebieten. Zwei große Felder und Methoden sind hierbei die »Künstliche Intelligenz« (KI) sowie das »Maschinelle Lernen« (ML). Unser Ziel ist es unter anderem die Verfahren zu verbessern, zu verstehen und neue Einsatzgebiete zu erschließen. So auch den Einsatz bei betriebswirtschaftlichen Prozessen.

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