Im Forschungsbereich Interaktives Maschinelles Lernen（IML）werden die Grundlagen intelligenter Algorithmen und Benutzerschnittstellen erarbeitet，die Maschinelles-Lernen mithilfe von menschlicher Interaktion ermöglichen，durch natürlichen Dialog order Lernen durch Beobachtungsdaten。Wir forschen daran，Computern Sachverhalte und intelligentes Verhalten einfacher beibringen zuönnen。
Wir wollen mehr vom Menschen lernen，und Maschinelles lernen soll einfacher werden，damit jeder damit umgehen kann。Unser Forscherteam konzentriert sich auf multimale Multisensor-Schnittstellen für robuste KI。Dazu nutzen wir auch beispielsweise Eye-Tracking、digital Stifte、Sprachdialog和Bilderkenung。我是Hintergrund laufen die modernsten Methoden des maschinellen Lernens。
研究项目für den KI-传输sind-uns-besonders wichtig，eine Auswahl ist hier zu finden:iml.dfki.de公司
Unsere angewandte KI-Forschung（应用人工智能）flie vor allem in medizinische(ai-in-药物.dfki.de)und industrielle公司(智能工厂.dfki.de)安文敦根。Wir beschäftigen uns außerdem mit dem Thema Nachhaltigkeit und KI公司(https://cst.dfki.de/).
Spezielle KI Transfer-Punkte und Herausforderungen:Erklärbarkeit（XAI）、Robustheit、Informationsextraktion（IE）和Verarbeitung natürlicher Sprache（NLP）、Semantic Web、Alltagsintelligenz、hybride kognitive Systeme、Kontextwissen和nachvollziehbare Handlungsentscheidungen、robuste und vertrauenswürdige KI、KI-Normung、hybrid Teams、，Mensch-Roboter-Interaktion（HRI）、Kombination symbination und statistischer Verfahren、Ontologien、Lernen mit wenigen Daten、Ressourceneffezienz、Transfer-Lernen、KI und Kunst、Metakignition und Introspection
