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Applied Data Science Lab

Data Science ist eine wissenschaftliche Disziplin an der Schnittstelle zwischen Mathematik und Informatik mit dem Ziel, Wissen aus Daten zu erzeugen. Das Applied Data Science Lab (ADSLab) ist ein Team aus "Daten-Enthusiasten" – Expert*innen für das Lernen aus Daten zur Unterstützung von Geschäfts- und Entscheidungsprozessen in Unternehmen und zur Lösung von Anwenderproblemen in diesem Bereich.

Die Art der zugrunde liegenden Daten ist dabei vielfältig:

  • Bilddaten
  • natürlichsprachliche Texte
  • digitale Signale und Zeitreihen
  • etc.

ADSLab in der Forschung

  • DaSuMa | Data-driven Supply Chain Management
  • IDA-Lab Salzburg | Semi-Supervised Learning für Natural Language Processing und Reinforcement Learning in der Maschinensteuerung
  • KiaMed | Künstliche Intelligenz zur Analyse medizinischer Bilddaten
  • Retailization 4.0 | Digitalisierung im stationären Handel
  • Fact Data Cleaner | KI-basiertes Stammdaten-Management
  • Schnatterbüchse | Einsatzmöglichkeiten von Chatbots in der Lehre

Abgeschlossene Projekte:

  • Blueprint AHA | ICM-Konzept für die multimediale Kursgestaltung
  • DataKMU | Vernetzung und Wissenstransfer im Bereich Data Science
  • DASPEOS | Datenanalyse unter Schutz von Privatsphäre in digitalisierten Energie-Ökosystemen
  • DiDa | Deep Imaging and Data Analytics
  • FME | Fakten- und Meinungsextraktion
  • SigBrain | Signal Processing for Brain Analysis

ADSLab in der Lehre

 

"Digitale Transformation kann auch in KMUs gelingen, wenn maschinelles Lernen auf die dort verfügbare Menge von Daten skaliert wird. An dieser 'Small Data Challenge' arbeiten wir."

ADSLab Vortragsreihen

Jeden zweiten und vierten Dienstag im Monat, von 13.30-14.30 Uhr, veranstalten wir Lunch Talks zu aktuellen Themen aus unserer Forschung.

Unter dem Titel ADSLab meets... haben wir außerdem in unregelmäßigen Abständen auch internationale Vortragende zu Gast.