Unsere Trainer
Die Trainer stellen sich vor
Die Kooperationspartner arbeiten oft in exklusiver Zusammenarbeit mit Enable AI. Sie sind freiberufliche Trainer und kommen live aus der Praxis, haben langjährige Erfahrung in ihrem Gebiet und geben ihr Wissen in praxisorientierten Schulungen weiter.
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Unsere Trainer werden von renommierten Schulungsanbietern gebucht
Wissenschaftliche Veröffentlichungen
Unsere Trainer forschen an den neusten Technologien
Unsere Trainer haben jahrelange Erfahrung in wissenschaftlicher und industrieller Forschung und haben auf renommierten Konferenzen und in Journals veröffentlicht.
CVPR 2019
Interpretable and fine-grained visual explanations for convolutional neural networks
Wagner, Köhler, Gindele, Hetzel, Wiedemer, Behnke
MEHR ERFAHRENCVPR 2018
The power of ensembles for active learning in image classification
Beluch, Genewein, Nürnberger, Köhler
MEHR ERFAHRENCVPR 2019
Uncertainty Based Detection and Relabeling of Noisy Image Labels
Köhler, Autenrieth, Beluch
MEHR ERFAHRENNIPS 2018
The streaming rollout of deep networks-towards fully model-parallel execution
Fischer, Köhler, Pfeil
MEHR ERFAHRENJCSM 2017
Omega-3 Index and obstructive sleep apnea: a cross-sectional study
Gondal, Köhler, Grzeszick, Fink, Hirsch
MEHR ERFAHRENICIP 2017
Weakly-supervised localization of diabetic retinopathy lesions in retinal fundus images
Gondal, Köhler, Grzeszick, Fink, Hirsch
MEHR ERFAHRENGCPR 2016
Depth Estimation Through a Generative Model of Light Field Synthesis
Sajjadi, Köhler, Schölkopf, Hirsch
MEHR ERFAHRENICCV 2015
Disparity estimation from a generative light field model
Köhler, Schölkopf, Hirsch
MEHR ERFAHRENICIP 2013
Improving alpha matting and motion blurred foreground estimation
Köhler, Hirsch, Schölkopf, Harmeling
MEHR ERFAHRENGCPR 2014
Mask-specific inpainting with deep neural network
Köhler, Schuler, Schölkopf, Harmeling
MEHR ERFAHRENECCV 2012
Recording and Playback of Camera Shake: Benchmarking Blind Deconvolution with a Real-World Database
Köhler, Hirsch, Mohler, Schölkopf, Harmeling
MEHR ERFAHRENCVPR 2019
Interpretable and fine-grained visual explanations for convolutional neural networks
Wagner, Köhler, Gindele, Hetzel, Wiedemer, Behnke
MEHR ERFAHRENCVPR 2019
Uncertainty Based Detection and Relabeling of Noisy Image Labels
Köhler, Autenrieth, Beluch
MEHR ERFAHRENCVPR 2018
The power of ensembles for active learning in image classification
Beluch, Genewein, Nürnberger, Köhler
MEHR ERFAHRENNIPS 2018
The streaming rollout of deep networks-towards fully model-parallel execution
Fischer, Köhler, Pfeil
MEHR ERFAHRENICIP 2017
Weakly-supervised localization of diabetic retinopathy lesions in retinal fundus images
Gondal, Köhler, Grzeszick, Fink, Hirsch
MEHR ERFAHRENJCSM 2017
Omega-3 Index and obstructive sleep apnea: a cross-sectional study
Gondal, Köhler, Grzeszick, Fink, Hirsch
MEHR ERFAHRENGCPR 2016
Depth Estimation Through a Generative Model of Light Field Synthesis
Sajjadi, Köhler, Schölkopf, Hirsch
MEHR ERFAHRENICCV 2015
Disparity estimation from a generative light field model
Köhler, Schölkopf, Hirsch
MEHR ERFAHRENGCPR 2014
Mask-specific inpainting with deep neural network
Köhler, Schuler, Schölkopf, Harmeling
MEHR ERFAHRENICIP 2013
Improving alpha matting and
motion blurred foreground estimation
Köhler, Hirsch, Schölkopf, Harmeling
MEHR ERFAHRENECCV 2012
Recording and Playback of Camera Shake:
Benchmarking Blind Deconvolution with a Real-World Database
Köhler, Hirsch, Mohler, Schölkopf, Harmeling
MEHR ERFAHRENPatentanmeldungen unserer Trainer
Unsere Trainer kommen aus der Praxis
Unsere Trainer haben jahrelange Erfahrung in wissenschaftlicher und industrieller Forschung und haben auf renommierten Konferenzen und in Journals veröffentlicht.
DE102018200534A1
Verfahren zum Betreiben eines künstlichen neuronalen Netzes
DE102017218851A1
Verfahren, Vorrichtung und Computerprogramm zur Erstellung eines tiefen neuronalen Netzes
DE102017218889A1
Unscharf parametriertes KI-Modul sowie Verfahren zum Betreiben
DE102016223612A1
Verfahren zur Analyse und/oder Diagnose mindestens eines Wärmeerzeugers eines Heizsystems, Steuereinheit und Heizsystem hierzu
DE102017219269A1
Klassifizierung mit automatischer Auswahl aussichtsreicher Lerndaten
DE102017209817A1
Verfahren zur Manipulationssicherung eines Kilometerstandes eines Fahrzeugs
DE102017204171A1
Verfahren und Steuergerät zum Bereitstellen einer Angabe über eine Verteilung von Parametern von Systemereignissen in einem Kraftfahrzeug
DE102015224368A1
Verfahren und Vorrichtung zum Auswerten einer Zeitreihe
DE102016218719A1
Verfahren und Steuereinheit zur Fahreridentifikation, sowie Fahreridentifikationssystem
DE102013224694A1
Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln eines Gradienten eines datenbasierten Funktionsmodells
DE102017208042A1
Verfahren und Vorrichtung zur Ansteuerung eines HVAC Systems
DE102018205871A1
Betriebsüberwachungsverfahren
DE102017204440A1
Verfahren zur Dimensionierung eines Aktors
DE102015204218A1
Verfahren und Vorrichtung zum Berechnen eines Funktionswerts eines invertierten datenbasierten Funktionsmodells
DE102018205561A1
Vorrichtung zur Klassifizierung von Signalen
DE102015226778A1
Verfahren zur Analyse und/oder Diagnose mindestens eines Wärmeerzeugers eines Heizsystems, Steuereinheit und Heizsystem hierzu
WO/2020/038551
Convolution-Based Processing