Automatisierte Klassifikationssysteme

• Entwicklung lernender Systeme zur Erkennung, Sortierung oder Bewertung von Objekten, Personen oder Inhalten – z. B. in Logistik, Marketing oder Qualitätssicherung

Chatbots und Dialogsysteme

• Konzeption, Training und Optimierung von Conversational Agents – von regelbasierten Systemen bis zu LLM-gesteuerten Dialogmodellen für Web und App

Prototypen für KI-Anwendungen

• Erstellung funktionaler MVPs (Minimum Viable Products) zur schnellen Bewertung von Use Cases in Unternehmen, Start-ups oder öffentlichen Einrichtungen

Texterkennung & Dokumentenanalyse (OCR + NLP)

• KI-basierte Auswertung von PDFs, Formularen oder Scans – inklusive Strukturierung, Klassifikation und inhaltlicher Extraktion.

Objekterkennung in Bild- und Videodaten

• Einsatz von CNNs und YOLO-Architekturen zur Detektion, Verfolgung und Analyse visueller Objekte in Echtzeit oder retrospektiv.

Recommender-Systeme für Produkte & Inhalte

• Aufbau intelligenter Empfehlungssysteme für E-Commerce, Medienplattformen oder interne Wissensdatenbanken

Anomalie-Erkennung & Predictive Maintenance

• Entwicklung von KI-Modellen zur Früherkennung technischer Probleme, Ausreißer oder sicherheitskritischer Muster – etwa im technischen Monitoring

Sprachanalyse & Speaker Recognition

• Auswertung von Audiodaten mit KI zur Identifikation von Sprecher:innen, Emotionen oder Keywords – z. B. im Kundenservice oder Callcenter-Analyse

Beratung zu generativer KI (z. B. GPT, Stable Diffusion)

• Strategische Beratung und technische Unterstützung beim Einsatz generativer Modelle für Text, Bild oder Code

Custom AI-Entwicklung & Deployment

• Implementierung maßgeschneiderter Modelle, APIs oder Docker-basierter Services – für reibungslose Integration in bestehende IT-Strukturen

Natural Language Processing (NLP)

• Tokenisierung, Vektorisierung, Transformer-Modelle (z. B. BERT, RoBERTa), Topic Modeling, Named Entity Recognition.

Large Language Models (LLMs)

• Fine-Tuning, Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit Modellen wie GPT-4, LLaMA oder Mistral

Deep Learning & neuronale Netze

• Entwicklung und Training von CNNs, RNNs, LSTMs und GANs für Bild-, Text- oder Zeitreihenanalyse.

Explainable AI (XAI)

• Anwendung von SHAP, LIME, Feature Importance zur transparenten und auditierbaren Modellinterpretation

Machine Learning Pipelines

• Vollständige Workflows von Preprocessing bis Deployment – inkl. Modellselektion, Hyperparameter-Tuning, Cross-Validation

Computer Vision Frameworks

• Nutzung von OpenCV, TensorFlow/Keras, PyTorch für visuelle Aufgaben wie Segmentierung, Klassifikation und Tracking

Automatisiertes Model Deployment

• Bereitstellung über Docker, REST-APIs oder cloudbasierte Dienste wie AWS SageMaker, Azure ML oder GCP Vertex AI

Modellvalidierung & Fairness Checks

• Statistische Prüfung auf Bias, Overfitting, Confounding sowie Fairness-Analysen über Subgruppen hinweg

Zeitreihenanalyse mit KI

• Einsatz rekurrenter Netze oder hybrid-statistischer Verfahren zur Prognose von Verlaufsmustern und saisonalen Effekten

Skalierbare Datenverarbeitung

• Verwendung von Tools wie Spark, Dask oder Databricks zur Verarbeitung großer Datenmengen für KI-Anwendungen