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25 November, 2020

Konsortium aus Hochschulen und Industrie geht mit Kick-Off Meeting an den Start

Beim digitalen Kick-Off Meeting am 25. November 2020 nahm das neue Forschungsprojekt Q-AMeLiA (Quality Assurance of Machine Learning Applications) Fahrt auf. Es wird von einem Verbund aus drei Hochschulen und fünf kleinen und mittleren Unternehmen (KMUs) durchgeführt. Das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg fördert das Projekt über drei Jahre mit 600.000 Euro. Im Konsortium arbeiten die competition it-managment GmbH, Inferics GmbH, C.R.S. iiMotion GmbH, tepcon GmbH und schrempp edv GmbH sowie die Hochschulen Karlsruhe, Offenburg und Furtwangen zusammen. Die Konsortialleitung liegt bei Professor Dr. Christoph Reich von der Fakultät Informatik der Hochschule Furtwangen.

Kickoff-meeting mit C.R.S. iiMotion GmbH.

Am 20. Januar 2021 fand das Kickoff-Meeting zwischen der Hochschule Furtwangen und der C.R.S. iiMotion GmbH statt. Die Diskussion drehte sich um MLOps, ein aufstrebendes Feld des maschinellen Lernens, und die nächsten Schritte, die für das Projekt notwendig sind.

20 Januar, 2021
08 Februar, 2021

Treffen der Hochschulen

Das Treffen zwischen allen drei Hochschulen fand am 08. Februar 2021 statt. Im Rahmen des Treffens wurden Diskussionen geführt, in denen jede Hochschule einen Überblick über die Forschung in ihren Abteilungen für das Projekt gab.

Kickoff-meeting mit tepcon GmbH.

Am 17. Februar 2021 fand das Kickoff-Meeting zwischen der Hochschule Furtwangen und der tepcon GmbH statt. Die Diskussion drehte sich um kontinuierliches Lernen und wie Modelle im Laufe der Zeit immer wieder aktualisiert werden können.

17 Februar, 2021
22 Februar, 2021

Kickoff-Meeting zwischen der Hochschule Furtwangen und der competition it-management GmbH.

Am 22. Februar 2021 fand das Kickoff-Meeting zwischen der Hochschule Furtwangen und der competition it-management GmbH statt. Der Fokus des Meetings lag auf Benchmarking im Bereich Machine und Deep Learning. Es wurden einige verfügbare Benchmarks wie MLPerf und AIBench diskutiert.