Ansprechpartner | Projektart | Zeitraum | Förderung |
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Rama Hasan M.Sc. rama.hasan@hs-mittweida.de |
Dissertation | 24.09.2018—07.09.2018 | ungefördert |
Das Promotionsvorhaben hat als inhaltlichen Schwerpunkt die interaktive Visualisierung von Prozessen des Maschinellen Lernens in der Virtuellen und Augmented Reality, mit dem Zweck, die Anwendung dieser Verfahren in der Audio-, Video- und Videoverarbeitung zu optimieren.
Im Rahmen des Vorhabens sollen wirkungsvolle und nachhaltige Konzepte zur Anwendung und Parametrierung diverser State-of-the-Art Deep Learning-Toolkits auf audiovisuellen und sensorischen Signalen im Big Data-Umfeld in heterogenen Datenbeständen entwickelt werden. Hierzu sollen Deep-Learning-Toolkits zuerst einzeln handhabbar gemacht, und anschließend in einer gemeinsamen Meta-Infrastruktur zu ihrer Ansteuerung vereint werden, um damit neben einer vergleichenden Evaluation auch eine Optimierung der Klassifikationsresultate durch Verknüpfung heterogener Deep-Learning-Ansätze zu erzielen. Der schematische Aufbau dieser Integrationslösung mehrerer Toolkits mit ihren spezifischen Architekturen und relevanten Schnittstellen, Parametern und Berechnungsabläufen wird anschließend in die virtuelle und erweiterte Realität übertragen. Wissenschaftlern soll dies ermöglichen, die so erlernten Modelle in ihrem Aufbau und ihren dynamischen Zuständen zu visualisieren und plastisch erfahrbar zu machen, um damit die Intuition für nachfolgende Optimierungsprozesse zu schulen.
Hinsichtlich der Anwendungsfelder ist die Landesinnovationspromotion auf die praxisorientierte Forschung im MINT- Bereich in sächsischen High-Tech-Branchen und Kompetenzfeldern ausgerichtet: den Bereich der Mobilität in der Automobilindustrie, die Life Sciences im Bereich der Biotechnologie, die Bereiche Logistik und Automatisierung sowie auf den Transfer in die Telekommunikationsindustrie.