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Deep Learning Schwerpunktthema auf dem 28. Workshop Computational Intelligence

Seit 1990 widmet sich der Workshop Computational Intelligence (ehemals Fuzzy Workshop) der Entwicklung, Analyse und Anwendung von Methoden der Computational Intelligence. Computational Intelligence  ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz um umfasst Fuzzy Systeme, künstliche neuronale Netze (Deep Learning) und Evolutionäre Algorithmen und deren Anwendung im Kontext von Maschinellem Lernen und Data Mining. Der diesjährige Workshop mit 19 Fachvorträgen und  40 Teilnehmern aus Hochschulen, Forschungseinrichtungen und Industrie fand vom 29.11.-30.11.2018 im Dorint Hotel in Dortmund statt unter der Organisation des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik und des Lehrstuhls Regelungssystemtechnik. Das Thema Deep Learning bildete in diesem Jahr einen thematischen Schwerpunkt. Die beiden Hauptvorträge von Prof. Sebastian Stober (OvGU-Magdeburg) zum Thema "Deep Learning for Next-Generation Human-Computer Interaction" und Prof. Bernd Bischl (LMU München) zum Thema "OpenML and using OpenML for AutoML" stießen auf reges Interesse. Den Young Author Award teilen sich in diesem Jahr Samineh Bagheri von der Technischen Hochschule Köln für Ihren Beitrag "How to Solve the Dilemma of Margin-Based Equality Handling Methods" und Manuel Schmidt (TU Dortmund) für seinen Beitrag "Fahrspurerkennung mit Deep Learning für automatisierte Fahrfunktionen".

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