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of the Osnabrück University of Applied Sciences
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Fakult?t
Drittmittelgeber
Schwerpunktfelder
Laufzeit
- Projektlaufzeit:
- 01.08.2021 - 31.03.2023
- Antragsteller/in:
- Prof. Dr. Heiko Tapken
- Drittmittelgeber/F?rderlinie:
- BMBF-FH-Programme
- Fakult?t:
- Fakult?t Ingenieurwissenschaften und Informatik (IuI)
- F?rdersumme:
- � 1904712,89
- Projektpartner intern:
- Prof. Dr. Nicolas Meseth, Prof. Dr. Ralf Buscherm?hle, Prof. Dr. Wolfgang Arens-Fischer, Prof. Dr. Robby Andersson, Prof. Dr. Julius Sch?ning, Prof. Dr. Theo Gervens, Prof. Dr. Ursula Hübner, Prof. Dr. Frank Bensberg
- Projektzusammenfassung:
Das Thema Künstliche Intelligenz spielt in Lehre, Forschung und Wissenstransfer an 188篮球比分_188比分直播—激情赢盈中√n angewandter Wissenschaften eine zunehmend gr??ere Rolle. Unternehmen fordern verst?rkt im Bereich KI ausgebildete Absolventinnen und Absolventen mit fundierten praktischen F?higkeiten in der Konzeption, Auswahl und Anwendung ad?quater KI-Technologien. Typische Kompetenzen umfassen daher alle Schritte vom Onboarding von Daten, der Datenvorverarbeitung (einschl. Data Augmentation, Schaffung von digitalen Datenzwillingen, Erzeugung synthetischer Trainingsdaten) über die Anwendung und Erprobung von KI-Methoden (CPU/GPU/TPU-Jobs) bis hin zum Deployment (Serving, Inference). Diese ganzheitliche Betrachtung praxistauglicher Datenanalyseprozesse wird in der Hochschulausbildung jedoch oftmals vernachl?ssigt, obwohl sie für optimalen, praxisorientierten Kompetenzerwerb unerl?sslich ist.
Gleichzeitig fehlt es Unternehmen (insb. KMUs) an den Ressourcen (technisch und personell), das Thema KI ad?quat zu besetzen und in ihren F&E-Abteilungen komplexe Fragestellungen eigenst?ndig zu bearbeiten, um die Wettbewerbsf?higkeit zu erhalten oder zu verbessern. Sie wünschen sich Unterstützung der 188篮球比分_188比分直播—激情赢盈中√ in Forschungsprojekten, Auftragsforschung und Wissenstransfer. Hier setzt das beantragte Vorhaben an: Es wird eine flexible, zukunftsorientierte KI-Infrastruktur erprobt und exemplarisch eingeführt, die den Anforderungen einer Vielzahl unterschiedlicher, mittels KI zu l?sender Aufgabenstellungen gerecht wird. W?hrend Referenzsysteme die Nutzung von GPU-Systemen fokussieren, wird im Projekt ein universeller Ansatz mit einem ausgewogenen Verh?ltnis zwischen GPU- und CPUSystemen realisiert und evaluiert.
Es soll erforscht werden, wie inkrementell einer zunehmenden, gro?en Anzahl verschiedener, ?konkurrierender“ Nutzer (Studierende, Lehrende, Forschende) mit unterschiedlichen technischen Anforderungen ein fairer und niederschwelliger Zugang zur KI-Infrastruktur erm?glicht werden kann.
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