Unsere Standorte und Labore

Campus SHL


Sanderheinrichsleitenweg 20
97074 Würzburg

(Lecture halls starting with: "H" and "I")

Karte

Campus CAIRO

 
Franz-Horn-Str. 2
97082 Würzburg

Öffnungszeiten: 06:00 - 22:00

(Lecture halls starting with: "K")

Karte

Machine Learning Lab

Studierende mit dem Assistenzroboter "FIWI"

Interaktives Musikboard  – FHWS Jukebox

Besprechung im Machine Learning Labor

Überblick

Das Machine Learning Lab, auch BIX.lab genannt, setzt sich aus den Einzellaboren BI.lab, BPM.lab und mdx.lab zusammen.

Die Themen des Laborclusters sind u. a.: Business Intelligence, Business Process Management, BPMN, Business Technologies, Computational Intelligence, Data Quality Management, Datenbanken, Information Security Awareness, ISMS, IT-Governance, Machine Learning, Master Data Mangement, NoSQL und Process Mining.


Schwerpunkte

  • Methoden und Anwendungen der künstlichen Intelligenz.
  • Analytische Anwendungen in Unternehmen.
  • Datenanalysemethoden für Lifescience-Daten.
  • Vorgehensmodelle für den Aufbau von BI-Systemen.
  • NoSQL Daten-Management Techniken.
  • Ähnlichkeitsbasierte Datenanalyse.
  • Prototypen-basiertes Lernen.
  • Datenbank-Technologien für Data Warehousing.


Ausstattung (Hard- und Software)

  • 2 Multitouch-Tische
  • 1 FIWI-Assistenzroboter
  • diverse aktuelle Smartphones und Tablets
  • diverse Notebooks
  • CPU Cluster

 

Smart Systems Lab

Entwicklung von Flugregelungssoftware

Machine Learning mit Nvidia Modules

Smart System Lab

Schwerpunkte

  • Hardwarenahes Programmieren von µControllern
  • Umgang mit Sensoren, Aktoren und Kommunikationsbussen
  • IoT Protokolle, Architekturen und Anwendungen, Industrial IoT
  • Cloud, insbesondere PaaS
  • Security, Safety & Arbeitsschutz, Ende-zu-Ende Security
  • Reverse Engineering
  • Machine Learning, Edge Computing
  • Applied AI, Explainable AI (XAI)


Ziele

  • Digitalisierung verstehen, erforschen, entwickeln, und vor allem anwenden und erfahren durch Prototyping, kontinuierliche Verbesserung, Consulting und Lehre.
  • Kontinuierliche Vertiefung der Kompetenz im Bereich (industrial) Internet of Things, KI, und Security.
  • Fortsetzung der erfolgreichen Kooperationen mit führenden Partnern in der Industrie:
    ASTI InSystems, BSH,  Emqopter, FGB Steinbach, Flexus, Geis, IBM, Lufthansa-Technik, PIA Automation, RHÖN-KLINIKUM,Siemens Corporate Technology, Siemens Digital Factory, Götting, Helmut-Schmidt-Universität, htw saar, Julius-Maximilians-Universität, Technische Universität München, Unicorn University

 

Ausstattung

  • Quadro- und Oktokopter (DJI, Emqopter, Parrot)
  • Humanoide Roboter: Pepper, Nao (Softbank Robotics)
  • Open-Source-Roboter: JetBot, Jet Racer (Nividia, Waveshare)
  • Sensoren: Lidar, Radar, Sonar, IR
  • Akteure: Turtlebots
  • Entwickler-Boards (Nvidia, Atmel, Infineon, STM, TI)

Fotos ©S. Bausewein