Wir extrahieren Wissen aus Daten und präsentieren Ergebnisse auf eine Art und Weise, die für Sie verständlich und nützlich ist. Wir sind spezialisiert auf die Entwicklung von erklärbarer künstlicher Intelligenz zur Erschließung neuer Geschäftsmöglichkeiten für Sie.
Wir machen die Erkennung komplexer Muster in Daten durch aus der Natur entlehnte Methoden möglich sowie können die wichtigen Variablen und relevanten Zusammenhänge identifizieren. Dadurch generieren wir eine daten-getriebene Entscheidungsuntersützung für Ihre Vorhaben.
Durch unsere intelligente Datenanalysen können Sie eine Wartung vorausschauend planen oder auf Basis verlässlicher Prognosen vorausplanen.
Wir betreiben Knowledge Discovery in der zweiten Generation. Knowledge Discovery ist die Kunst, Wissen aus Daten zu gewinnen. Dabei entfernen wir uns von der Statistik mit ihren theoretischen Modellen und bevorzugen praktische Ingenieurslösungen. Wir werfen einen Blick in die Daten und stellen einen Zusammenhang zur realen Welt her, indem wir uns mit dem Expertenfeld und bestmöglich mit Experten auseinandersetzen. Dabei zeigt sich oftmals, dass automatisierte Ansätze und sogenannte out-of-the-box Methoden nicht gut funktionieren, und eine individuelle Anpassung zu bevorzugen ist. Für so eine individuelle Anpassung benötigt es Experten, die sich nicht nur mit den Algorithmen und Daten auskennen, sondern insbesondere auch das Wissen aus dem Expertenbereich richtig einsetzen.
Dr. habil. Michael Thrun ist Geschäftsführer der IAP-GmbH. Er führt das im Jahre 2000 gegründete Unternehmen in zweiter Generation.
Er erhielt das Diplom in Physik (2014) und den Doktorgrad in Data Science (2017) an der Philipps-Universität Marburg. Letzteres bei dem Lehrstuhl für Datenbionik unter Prof. Dr. habil. Alfred H.G. Ultsch, einem der führenden Wissenschaftler für „Knowledge Discovery in Databases“. Danach arbeitete Dr. Thrun knapp zwei Jahre in einem großen internationalen Produkthersteller als Big Data Scientist. Er ist Autor des Buches „Projection-Based Clustering through Self-Organization and Swarm Intelligence“. Sein Team spezialisiert sich auf Knowledge Discovery mithilfe datenbionischer Methoden, erklärbare künstliche Intelligenz, sowie die Prognose von Zeitreihen. Momentan erforscht er mit seinem Team in interdisziplinärer Kollaboration die Erkennung und Erklärung von genetisch bedingten Krankheiten im Bereich erklärbare künstliche Intelligenz. Er erhielt 2022 die Habilitation im Fach Infromatik an der Philipps-Universität Marburg. Die schriftliche Arbeit behandelte das Thema der erklärbaren künstlichen Intelligenz und das Kolloquium Reinforcement Learning in der Praxis. Zudem hält er auch einen Lehrauftrag über Zeitreihenanalyse, datenbionische Methoden der künstlichen Intelligenz und Knowledge Discovery im Studiengang Data Science an der Philipps-Universität Marburg.
IAP-GmbH
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