Alles was Sie wissen müssen

Wir arbeiten primär mit TensorFlow 2.x und PyTorch für Deep Learning, scikit-learn für klassisches Machine Learning, sowie Hugging Face Transformers für NLP-Aufgaben. Unsere Infrastruktur läuft auf AWS und Google Cloud, mit Kubernetes für Container-Orchestrierung. Für spezielle Anwendungen nutzen wir auch Qiskit (IBM) und Cirq (Google) für Quantum Machine Learning.

Die meisten unserer Modelle erreichen Latenzzeiten unter 100ms für Echtzeit-Inferenz. Bei Batch-Verarbeitung können wir bis zu 1 Million Datensätze pro Stunde verarbeiten.

Neuronale Netze sind KI-Modelle, die die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachahmen. Sie bestehen aus miteinander verbundenen Neuronen in mehreren Schichten. Durch Training mit Daten lernen sie Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Wir implementieren verschiedene Architekturen wie CNN, RNN und Transformer.

Phase 1 (Woche 1-2): Kostenlose Erstberatung (60-90 Minuten) per Video-Call. Wir analysieren Ihre Anforderungen, Datenlage und Ziele. Sie erhalten ein detailliertes Angebot mit Zeitplan und Kosten.

Phase 2 (Woche 3-8): Datenanalyse und Modellentwicklung. Wir bereinigen Ihre Daten, entwickeln und trainieren das Modell. Wöchentliche Status-Updates per E-Mail.

Phase 3 (Woche 9-12): Integration und Testing. Das Modell wird in Ihr System integriert und ausgiebig getestet. Schulung Ihrer Mitarbeiter.

Phase 4 (laufend): Monitoring und Optimierung. Monatliche Performance-Reviews und kontinuierliche Verbesserungen.

Ja, maschinelles Lernen übertrifft in vielen Fällen traditionelle Methoden. ML-Algorithmen können komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen, die für Menschen schwer zu identifizieren sind. Mit ausreichend qualitativ hochwertigen Trainingsdaten erreichen unsere Modelle oft Genauigkeiten von über 95%.

Ja, wir bieten sowohl Cloud-basierte als auch On-Premise-Lösungen. Unsere Cloud-Plattform ermöglicht skalierbare KI-Services mit hoher Verfügbarkeit. Für sensible Daten bieten wir auch lokale Installationen an. Die Wahl hängt von Ihren Sicherheitsanforderungen und Infrastruktur ab.

Einfache Projekte (z.B. Klassifikation, Regression): 4-8 Wochen
Beispiel: E-Mail-Spam-Erkennung, Produktkategorisierung

Mittlere Projekte (z.B. NLP, Computer Vision): 8-16 Wochen
Beispiel: Chatbot, Bilderkennung für Qualitätskontrolle

Komplexe Projekte (z.B. Custom Deep Learning): 16-24 Wochen
Beispiel: Predictive Maintenance, Recommendation Systems

Die tatsächliche Dauer hängt von Datenqualität, Datenmenge und Integrationskomplexität ab. In der Erstberatung erhalten Sie einen detaillierten Zeitplan mit Meilensteinen.

Unsere Preise richten sich nach Projektkomplexität und Umfang:

Einfache Projekte: 15.000 - 35.000 € (einmalig)
Mittlere Projekte: 35.000 - 80.000 € (einmalig)
Komplexe Projekte: 80.000 - 200.000 € (einmalig)

Zusätzlich bieten wir monatliche Abo-Tarife ab 299€/Monat für vorgefertigte Lösungen. Enterprise-Kunden erhalten individuelle Angebote mit SLA-Garantien.

Alle Preise verstehen sich zzgl. MwSt. Die Erstberatung ist kostenlos und unverbindlich.

Die benötigte Datenmenge hängt stark vom Problemtyp ab:

Einfache Klassifikation: Minimum 1.000-5.000 Beispiele pro Klasse
Bilderkennung: Minimum 10.000-50.000 Bilder (mit Data Augmentation weniger)
NLP (Textanalyse): Minimum 5.000-20.000 Dokumente
Zeitreihenvorhersage: Minimum 2-3 Jahre historische Daten

Wichtig: Qualität ist wichtiger als Quantität. 1.000 saubere, gut annotierte Daten sind besser als 100.000 ungenaue. Wir helfen Ihnen bei der Datenaufbereitung und können auch mit kleineren Datensätzen arbeiten, indem wir Transfer Learning einsetzen.