APE Innovation GmbH - AI Experts with a Scientific Background

#DoingGoodThings

Über uns

Affen sind innovativ, nicht wahr?

Die APE Innovation GmbH ist ein Unternehmen, das sich auf die guten Dinge im Leben konzentriert. Mit unserem wissenschaftlichen Hintergrund und unserer Expertise in künstlicher Intelligenz wollen wir einen positiven Unterschied machen. Unsere Mission ist es, Innovation zum Leben zu erwecken.

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Unsere Angebote

Kontaktiere uns gerne

Machbarkeitsstudien

Eine Machbarkeitsstudie schafft frühzeitig Klarheit über die Realisierbarkeit deines Projekts.

Projektberatung

Auf Basis einer abgeschlossenen Machbarkeitsstudie bieten wir die Möglichkeit einer langfristigen Zusammenarbeit an.

Weiterbildung

Wir bieten maßgeschneiderte Workshops und Weiterbildungskurse für jedes Level – von Anfänger bis Fortgeschrittene.

Keynotes & Vorträge

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Forschung

Mit Leidenschaft unterstützen wir gerne bei Forschungsanträgen und gehen Forschungskooperationen ein.

Die Gold Gilde

kommt bald ...

Unsere Expertise

Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Forschung

Machine Learning

Generative KI

Bildgenerierung | Text Generation | Prompt Engineering | Streamlining Labor-intensive Tasks Like Writing, Coding, and Reading

Agentic AI

Das Team

Wir erwecken Innovation zum Leben

Tobias

"live your best life!"

MSc. Maschinelles Lernen & Datenanalyse
BSc. Softwareengineering

Daria

"make a positive impact!"

MSc. Informatik
BSc. Medieninformatik

We stand for NEW WORK

Bisherige Forschung

Wir machen #Wissenschaft @Hochschule Aalen

Dec 24, 2024

Towards Automated Chicken Monitoring: Dataset and Machine Learning Methods for Visual, Noninvasive Reidentification

Daria Kern, Tobias Schiele, Ulrich Klauck, Winfred Ingabire

Animals, Special Issue: Automated Monitoring of Livestock and Poultry with Machine Learning Technology, Volume II · Dec 24, 2024

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Nov 28, 2024

Low-shot Visual Anomaly Detection with Multimodal Large Language Models

Tobias Schiele, Daria Kern, Anjali DeSilva, Ulrich Klauck

Procedia Computer Science Volume 246, 2024, Pages 2587-2596

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Dec 08,2023

Lazy Labels for Chicken Segmentation

Tobias Schiele, Daria Kern, Ulrich Klauck

Procedia Computer Science Volume 225, 2023, Pages 2664-2673

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Mar 01, 2022

3D Bounding Box Detection in Volumetric Medical Image Data: A Systematic Literature Review

Daria Kern and Andre Mastmeyer

Journal of Image and Graphics, Vol. 10, No. 1, pp. 17-27

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Oct 05, 2021

Comparison of deep learning-based image segmentation methods for the detection of voids in X-ray images of microelectronic components

Tobias Schiele et al.

2021 IEEE 17th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE), pp. 1320-1325

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Feb 15, 2021

2D vs. 3D U-Net abdominal organ segmentation in CT data using organ bounds

Daria Kern, Ulrich Klauck, Timo Ropinski, André Mastmeyer

Proc. SPIE 11601, Medical Imaging 2021: Imaging Informatics for Healthcare, Research, and Applications, 1160114

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19 Mar, 2020

Archiving 4.0: Application of Image Processing and Machine Learning for the Robben Island Mayibuye Archives

Daria Kern, Manuel Zweng, Stanley Sello, Antoine Bagula and Ulrich Klauck

2020 International SAUPEC/RobMech/PRASA Conference, pp. 1-6

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