Deep Learning für Dokumentenanalyse
Prof. Thilo Stadelmann, ZHAW School of Engineering
Künstliche neuronale Netze neuerer Bauart haben unter dem Begriff "Deep Learning" in den vergangenen sechs Jahren Aussergewöhnliches geleistet:
Dank ihnen ist nicht nur ein erneuter Hype um das Thema künstliche Intelligenz aufgekommen, der alle Bereiche der Gesellschaft erfasst hat. Sie haben durch ihre enorme Leistungsfähigkeit auch zu einem Paradigmenwechsel in Mustererkennungsaufgaben geführt, allen voran in der Bilderkennung. Künstliche neuronale Netze erreichen in spezialisierten Anwendungsgebieten heute typischerweise Leistungsbereiche jenseits des Menschenmöglichen.
Der Vortrag von Prof. Thilo Stadelmann gibt eine kurze, allgemeinverständliche Einführung zu Deep Learning und stellt aktuelle Forschungsergebnisse aus seiner Arbeit im Bereich der Dokumentenanalyse vor. Anwendungen wie etwa Optical Music Recognition oder Zeitungslayoutanalyse könnten zukünftig zum Alltag in Bibliotheken und Archiven gehören und die Erschliessung multimedialer Bestände entscheidend unterstützen.
Thilo Stadelmann ist Professor mit Fachgebiet Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen an der ZHAW School of Engineering in Winterthur. Er studierte Informatik in Giessen und doktorierte 2010 mit einer Arbeit zu multimedialer Filmanalyse an der Philipps-Universität Marburg, nota bene innerhalb eines kulturwissenschaftlichen Sonderforschungsbereichs, zu dessen Nutzniessern unter anderem Archive und Bibliotheken zählten. Anschliessend arbeitete Thilo Stadelmann mehrere Jahre in der Automobilbranche in verschiedenen Fach- und Leitungspositionen. Seine aktuelle Forschung konzentriert sich auf die praktische Anwendung von maschinellem Lernen, insbesondere Deep Learning, für Mustererkennungsaufgaben etwa in der Dokumentenanalyse. Er ist wissenschaftlicher Leiter von ZHAW digital und Mitgründer sowie Vorstandsmitglied der Swiss Alliance for Data-Intensive Services.