Was wir für Sie tun können:
Sie wollen in die Künstliche Intelligenz und das NaturalLanguage Processing (NLP) einsteigen? Wir beraten Sie gern zu den folgenden Themen:
AI-Strategie, Usecase-Findung
Sie haben einige Ideen, sind sich aber nicht sicher, wie sie mit AI umgesetzt werden können. Oder Sie suchen noch nach einem geeigneten Anwendungsfall. Wir erarbeiten mit Ihnen Ihre AI-Strategie. Ein besonderer Schwerpunkt unserer Arbeit liegt dabei auf Einsatzmöglichkeiten für Generative AI, Large Language Models und Transformer-Modelle.
Datenstrategie
Wir erarbeiten mit Ihnen, welche Datenmengen Sie für die Umsetzung Ihres NLP-Anwendungsfalls benötigen und wie die Daten gesammelt werden können.
Dateninfrastruktur
Wir konzipieren die Infrastrukturkomponenten und Pipelines für Ihren datengetriebenen Anwendungsfall.
Auslieferung, Betrieb, Monitoring und Skalierung von Modellen, MLOps
Wir verfügen über vielfältige Erfahrungen im Hinblick auf die Auslieferung, den Betrieb und die Skalierung von AI-Modellen in der Cloud und On Premise.
Unser Team verfügt über sehr breite Erfahrungen in der Computerlinguistik, dem Natural Language Processing und der Künstlichen Intelligenz. Wir implementieren NLP-Anwendungsfälle sowohl in der AWS- als auch in der Azure-Cloud unter Nutzung von Transformer-Modellen, Large Language Models und State-of-the-Art-Frameworks wie PyTorch, FairSeq, rasa oder Spacy. Dabei orientieren wir uns an einer iterativen, datengetriebenenen Vorgehensweise. Auch bei der Integration von NLP-Modellen in Ihre Applikationen und Ihre Infrastruktur sowie der kontinuierlichen Betreuung und dem Monitoring laufender Modelle unterstützen wir Sie gern. Wir bilden uns durch Lektüre aktueller Forschungsbeiträge und Teilnahme an wissenschaftlichen Konferenzen kontinuierlich weiter.
Analyse und Konzeption
Analyse und funktionale sowie technische Konzeption des Anwendungsfalls unter Berücksichtigung des aktuellen Stands der Technik (der sich in unserem Feld sehr schnell ändern kann!).
Analyse der Datensituation
Sind Trainingsdaten vorhanden und in welcher Form und Güte? Bei Bedarf Formulierung einer Datenstrategie und nach Möglichkeit automatisierte Sammlung und Aufbereitung von Trainingsdaten, ggf. unter Nutzung frei verfügbarer oder synthetischer Daten.
Prototyping und Evaluation
Prototyping und erste Evaluation des Modells: Sobald eine erste Version des KI-Modells steht, evaluieren wir die Vorhersagegüte nach wissenschaftlichen Kriterien und leiten aus den Ergebnissen die nächsten Entwicklungsschritte ab.
Wir bieten sowohl allgemeine KI-Schulungen als auch Workshops und Fortbildungen zu spezifischen Themen an.
Referenzen
Kontakt
Gibt es eine Frage, die Sie persönlich mit uns besprechen möchten? Dann rufen Sie uns gern an oder schreiben Sie uns gerne.