Big data, cryptography programming 3D illustration. Neural netwo

Regensburg Center
for Artificial Intelligence

Angewandte Forschung zu Künstlicher Intelligenz

Über das RCAI

Das Regensburg Center for Artificial Intelligence (RCAI) bündelt die Expertisen der Ostbayerischen Technischen Hochschule (OTH) Regensburg auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz.

Unsere Vision ist es, wesentliche Beiträge zur Erforschung der Möglichkeiten von Künstlicher Intelligenz für Industrie und Gesellschaft zu leisten.

Wir sind überzeugt, dass technisches Know-how und tiefgreifendes Domänenwissen zusammenspielen müssen, um nachhaltig erfolgreiche KI-Konzepte und Lösungen zu entwickeln. Aus diesem Grund verfolgen wir in allen Aktivitäten einen ganzheitlichen, interdisziplinären Ansatz.


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Tätigkeitsfelder

Forschung

Die Labore des RCAI erforschen sämtliche Facetten der Künstlichen Intelligenz ‒ von Computer Vision & Audition über Prognosen, Mustererkennung, Planung, Steuerung und Generierung bis hin zu ethischen, rechtlichen und sozialen Aspekten.

Forschungs- und Kompetenzfelder

Anwendung

Am Ziel eines jeden Projekts des RCAI steht eine reale Anwendung für Industrie oder Gesellschaft. Künstliche Intelligenz dient dabei nicht als Selbstzweck, sondern als Lösungsweg zu einer konkreten Fragestellung oder Zielsetzung.

Projektübersicht

Transfer

Wir legen großen Wert auf das Teilen von Wissen. Dazu veröffentlicht das RCAI Forschungserkenntnisse in Publikationen und unterstützt Partnerinnen und Partner in Kooperationsprojekten sowie mit individuellen Weiterbildungsangeboten.

  • Women in Data Science 2023

    Women in Data Science 2023

    WiDS Regensburg on May 25th 2023 is part of the annual Women in Data Science (WiDS) Worldwide Conference organized by Stanford University

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  • RCAI @ ai.bay 2023

    RCAI @ ai.bay 2023

    Bavarian International Conference on AI on February 23rd and 24th at the Deutsches Museum in Munich

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  • Quantum Learning Machine in Betrieb

    Quantum Learning Machine in Betrieb

    Labor für Digitalisierung nimmt neue Quantum Learning Machine erfolgreich in Betrieb

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