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Auflistung nach Schlagwort "DASC-PM"

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  • Konferenzbeitrag
    Entwicklung einer KI für automatisierte Tierschutzkontrollen in der Schweineschlachtung
    (INFORMATIK 2024, 2024) Beecks, Christian; Graß, Alexander; Amalraj, Anandraj; Jentsch, Marc; Kitschke, Felix; Norz, Maximilian; Schäffer, Patric
    Künstliche Intelligenz (KI) ist eine der Schlüsseltechnologien in unserem digitalen Informationszeitalter. Innovative KI-Ansätze finden sich in nahezu allen Lebensbereichen wieder und erleichtern und unterstützen unsere tägliche Arbeit, insbesondere bei der Bearbeitung von komplexen, wirtschaftlichen oder industriellen Fragestellungen. In diesem Beitrag betrachten wir den Anwendungsbereich Tierschutz und stellen die Entwicklung des Projekts Tierwohl-KI vor. Das Ziel dieses Projekts besteht in der Verbesserung des Tierschutzes in Schlachtbetrieben. Dazu werden Methoden der künstlichen Intelligenz entwickelt und eingesetzt, um die Möglichkeiten der amtlichen und betrieblichen Tierschutzkontrollen zu erweitern. Wir beschreiben die Durchführung dieses Projekts entlang des Data Science Process Modells (DASC-PM) und zeigen, wie die einzelnen Phasen dieses Vorgehensmodells, vom Projektauftrag bis hin zur Nutzbarmachung, durchgeführt und implementiert werden. Die dabei gewonnenen Einblicke und Erkenntnisse sind sowohl für Forschende als auch für anwendungsorientierte Fachleute im Bereich Data Science nützlich.
  • Textdokument
    Where is the Science in Data Science Projects?
    (INFORMATIK 2021, 2021) Kaufmann, Jens; Kühnel, Stephan; Theuerkauf, René; Alekosai, Emal M.; Hoseini, Sayed; Neuhaus, Uwe; Schulz, Michael
    Als Ergebnis einer virtuellen Arbeitsgruppe ausWissenschaftler:innen und Praktiker:innen entstand zwischen April 2019 und Februar 2020 das Data-Science-Vorgehensmodell DASC-PM, dessen Ziel es ist, vorhandenes Wissen über die Durchführung von Data-Science-Projekten für alle Interessensgruppen in geeigneter F Form zu strukturieren. Unter Berücksichtigung dieses Modells, aber nicht exklusiv darauf gestützt, soll der Aspekt der Wissenschaftlichkeit bei der Umsetzung von Data-Science-Projekten im Rahmen des Workshops besonders betrachtet werden.