Einträge von Florence Lopez

Wie Studierende von LLMs und Chatbots profitieren können

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In der Hochschulbildung revolutionieren Large Language Models (LLMs) und Retrieval Augmented Generation (RAG) das Lernen. Ein Projekt der Universität Leipzig zeigt den Erfolg von KI-Tutoren im Jura-Studium, die personalisierte Antworten bieten und auf Ressourcen verweisen. Vorteile für Studierende und Lehrende sind maßgeschneiderte Unterstützung und effiziente Lehrmaterialentwicklung, trotz Herausforderungen wie Ressourcenbedarf und Antwortqualität. Azure und OpenAI unterstützen mit sicherer Infrastruktur.

Diversität bei scieneers

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Am 28.05. ist der Deutsche Diversity Tag, der von dem Charta der Vielfalt e.V. initiiert wurde. Für uns scieneers hat Vielfalt einen sehr hohen Stellenwert und bildet das Fundament für den Umgang untereinander und mit unseren Kund:innen. Deswegen haben wir uns dazu entschieden, die Charta der Vielfalt zu unterschreiben und damit unsere Diversitätsstrategie weiter auszubauen.

NextGeneration:AI – Innovation trifft Datenschutz

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Zusammen mit der Carl Remigius Fresenius Education Group (CRFE) entwickelten wir NextGeneration:AI. Dabei handelt es sich um eine datenschutzkonforme Plattform zur Nutzung von Sprachmodellen für alle Studierende und Mitarbeitende der CRFE. Das besondere an NextGeneration:AI ist die Authentifizierung über das Learning Management System Ilias mit Hilfe einer LTI-Schnittstelle, sowie die umfassende Personalisierbarkeit, die Nutzer:innen geboten wird. Im Blogartikel gehen wir auf die Details der Implementierung ein.

User Behavior in iNaturalist’s City Nature Challenges

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At scieneers, social engagement is an important goal that we pursue with value-creating and sustainable projects. We are particularly interested in using our knowledge of data and our technical skills for „data for good“ projects and sharing them with others. The following project from the CorrelAid network aims to investigate the internal dynamics of citizen science communities, in particular how users of such communities behave and what roles they take.

Künstliche Intelligenz in der Betriebsoptimierung von erneuerbaren Erzeugungsanlagen bei der EnBW

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Die Künstliche Intelligenz und das Maschinelle Lernen wird immer mehr zu einem alltäglichen Begleiter und hält somit auch Einzug in die Energie-Branche. Im Rahmen eines Projekts bei der EnBW stellten wir Untersuchungen zu dem bereits implementiertem Predictive Maintenance System, das Schäden in Erzeugungsanlagen rechtzeitig erkennen soll, an und testeten zusätzlich neuere Algorithmen zur rechtzeitigen Schadenserkennung in Windkraftanlagen.