Wie KI und LLMs die Robotik für alle zugänglich machen

Effiziente 6D-Objektposenschätzung mit Tiefem Template Matching

Wie Künstliche Intelligenz transparente Objekte erkennen kann

Vom Anfänger zum GO-Champion: Wie unser Roboter durch Reinforcement Learning lernt

Von Large Language Models zum Vision Transformer

AI-Modelle lernen nicht, was sie lernen sollten

Wanderung in Richtung des geringsten Fehlers: Wie Programme lernen

Convolutional Neural Networks: Erkennen räumlicher Zusammenhänge

Logistic Regression: Der einfachste Weg Kleidungsstücke zu klassifizieren

Scheduling: Wie Suchalgorithmen Schiffe vor dem Umkippen bewahren!

Von Nachbarn und deren Merkmalen zur Klassifizierung von Buchstaben

Einsatz des Naive Bayes zur Filterung von Spam

Bis zum High-Score! Wie ein Roboter durch Ausprobieren lernt

Wir planen die Produktion - mit Expertenwissen!

Was macht eine Schraube zu einer Schraube?

k-Nearest Neighbour für Bildsegmentierung

Sprachverarbeitung für Roboter: Robbi, mach mir einen Kaffee!

Erkläre eine Robotik-Konferenz... mit AI!

Pfadplanung für autonome Systeme

Traue keinem neuronalen Netz: wissenschaftliche Bildanalysen