{"id":35823,"date":"2023-02-02T09:55:58","date_gmt":"2023-02-02T09:55:58","guid":{"rendered":"https:\/\/content.technikum-wien.at\/?page_id=35823"},"modified":"2025-09-08T08:46:38","modified_gmt":"2025-09-08T08:46:38","slug":"ai-technologies-projekte","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/content.technikum-wien.at\/ai-technologies-projekte\/","title":{"rendered":"AI-Technologies-Projekte aus dem Master-Studiengang AI Engineering"},"content":{"rendered":"\n
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AI-Technologies-Projekte aus dem Master-Studiengang AI Engineering<\/h1>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Projekte 2025<\/h2>\n\n\n\n

Eine kleine Auswahl der neuesten Projekte aus dem Master-Studiengang AI Engineering:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Cognitive Architecture for Industrial Knowledge Retention: An LLM-Based Agentic Memory Framework<\/h3>\n\n\n\n

Projekt-Verantwortliche:<\/strong> Sarah Eschenbacher
Kategorie:<\/strong> AI
Beschreibung:<\/strong> Dieses Projekt entwickelt ein KI-gest\u00fctztes System zur Sicherung und Weitergabe industriellen Fachwissens \u2013 insbesondere im Kontext von Fachkr\u00e4ftemangel. Es kombiniert Informationen aus schriftlicher Dokumentation mit dem Erfahrungswissen von Mitarbeitenden. Dabei kommt ein agentisches Ged\u00e4chtnismodell zum Einsatz, das vier vom menschlichen Erinnerungsverm\u00f6gen inspirierte Ged\u00e4chtnistypen nutzt. Ziel ist es, den Wissenstransfer zwischen Menschen und KI-Assistenten nachhaltig zu gestalten.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Audio-Based Classification and segment Detection of
RADIO broadcasts using machine learning tools<\/h3>\n\n\n\n

Projekt-Verantwortlicher:<\/strong> Herbert Gr\u00fcnsteidl
Kategorie:<\/strong> AI
Beschreibung:<\/strong> Im Projekt “Audio-Based Classification and Segment Detection of Radio Broadcasts” wurde untersucht, wie Radiosendungen automatisiert analysiert und klassifiziert werden k\u00f6nnen. Daf\u00fcr wurden drei Machine-Learning-Modelle getestet, die in der Lage sind, verschiedene Sendungssegmente anhand von Audioinhalten automatisch zu erkennen und einzuordnen. Zwei dieser Modelle zeigten eine hohe Zuverl\u00e4ssigkeit und sind bereit f\u00fcr den Praxiseinsatz in der Sendeprotokollierung. Das Verfahren unterst\u00fctzt Radiostationen dabei, ihre Ausstrahlungen effizient zu dokumentieren und regulatorische Anforderungen zu erf\u00fcllen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Color Classification of Football Jerseys using Neural Networks<\/h3>\n\n\n\n

Projekt-Verantwortlicher:<\/strong> Elias Lord
Kategorie:<\/strong> AI
Beschreibung:<\/strong> Fu\u00dfball ist schnell, dynamisch \u2013 und bunt. In diesem Projekt wurde eine K\u00fcnstliche Intelligenz trainiert, die Trikotfarben in realen Fu\u00dfballvideos erkennt, selbst bei schwierigen Lichtverh\u00e4ltnissen oder Kameraeinstellungen. Die KI analysiert das Videomaterial in Echtzeit und ordnet die Spieler korrekt zu. Damit er\u00f6ffnet sich ein innovativer Zugang f\u00fcr Trainerinnen und Analyst<\/em>innen, Spielverl\u00e4ufe k\u00fcnftig effizienter und automatisierter auszuwerten.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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AI Chatbot<\/h3>\n\n\n\n

Projekt-Verantwortlicher:<\/strong> Milo\u0161 Jovanovi\u0107
Kategorie:<\/strong> AI
Beschreibung:<\/strong> Das Projekt entwickelt ein KI-gest\u00fctztes Suchsystem, das Studierende beim schnellen Auffinden verl\u00e4sslicher Informationen in offiziellen Hochschuldokumenten unterst\u00fctzt. Der Chatbot versteht Fragen auf Deutsch und Englisch und liefert direkte Ausz\u00fcge aus den Originaldokumenten \u2013 inklusive Quellenlink, ganz ohne Halluzinationen. Die L\u00f6sung ist quelloffen, ressourcenschonend und kann sogar auf Standard-Laptops betrieben werden. Damit erm\u00f6glicht sie einen barrierearmen Einstieg in die Nutzung k\u00fcnstlicher Intelligenz im Hochschulbereich.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Projekte 2024<\/h2>\n\n\n\n

Eine kleine Auswahl von Projekten aus dem Master-Studiengang AI Engineering:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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midas<\/h3>\n\n\n\n

Team:<\/strong> Alexander Pallisch, Momen Abdou, Adnan Vatric
Kategorie:<\/strong> AI
Beschreibung:<\/strong> Analyse des Aktienmarktes: Im Rahmen des Development Project wurde ein AI-Tradingbot in Python programmiert, der mit MetaTrader 5 verbunden ist und komplett eigenst\u00e4ndig am Forex- und Aktienmarkt handeln kann. Dieser Bot integriert ein umfassendes Risikomanagement und folgt einer Moving Average (MA) Trendstrategie. Zus\u00e4tzlich haben wir ein neuronales Netzwerk entwickelt, das Finanzwerte analysiert und Vorhersagen treffen kann. Dieses Netzwerk ist ein wichtiger Bestandteil des Bots und verbessert seine Handelsentscheidungen durch professionelle Prognosen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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OnHands<\/h3>\n\n\n\n

Team:<\/strong> Bushra Yasin, Alexander Kreissl, Philipp Ehm, Michael Schwingshackl, Marvin Elias
Kategorie:<\/strong> AI
Beschreibung:<\/strong> Immer mehr Menschen m\u00f6chten reisen und die Welt entdecken. Auf all diesen Reisen ist unser Gep\u00e4cksst\u00fcck der treuste Begleiter. Leider kommt es zunehmend zu Verlusten von Koffern und Taschen, was nicht nur die Reisenden frustriert, sondern auch das Personal der Austrian Airlines belastet. Das manuelle Eintragen dieser Daten kann \u00fcber eine Minute pro Gep\u00e4ckst\u00fcck dauern. Im Projekt OnHands nutzen wir Computer Vision und Machine Learning, um Typ und Farbe eines mit einem Smartphone gescannten Gep\u00e4ckst\u00fccks in Sekundenschnelle zu identifizieren. Diese Informationen werden automatisch in eine internationale Datenbank f\u00fcr verlorene Gep\u00e4ckst\u00fccke eingetragen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Ultra Vision
(Sieger Showcase Evening: AI – Master 2024)<\/h3>\n\n\n\n

Team:<\/strong> Paul Hassanpour, Manuel Kranzl, Saifur Rahmani, Michael Zeiner
Kategorie:<\/strong> AI
Beschreibung: <\/strong>Dieses Projekt hatte zum Ziel, eine Anwendung zur Identifizierung fehlerhafter Ultraschallk\u00f6pfe anhand von Testbildern zu entwickeln. Mit dem Schwerpunkt auf der Implementierung eines bin\u00e4ren Bildklassifizierungsmodells umfassten die Aufgaben Datenexploration, Dateistandardisierung und Extraktion relevanter Bildbereiche mittels deterministischer und CNN-basierter Methoden. Ein auf VGG16 basierendes Modell wurde f\u00fcr die Klassifikation ausgew\u00e4hlt. Vorverarbeitung und Datenanreicherung wurden erkundet, zeigten jedoch begrenzte Wirksamkeit. Die Hyperparameterabstimmung leitete die Modelloptimierung. Die finale Anwendung, in Python implementiert und eine ausf\u00fchrbare Datei umgewandelt, befasst sich mit der Identifizierung fehlerhafter Ultraschallk\u00f6pfe.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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BelAIcik<\/h3>\n\n\n\n

Team: <\/strong>Gerald Kloimstein, Peter Szabo, Thomas Ville, Alexander Zotter
Kategorie:<\/strong> AI
Beschreibung:<\/strong> BelAIcik ist eine Videoanalysesoftware, welche geschaffen wurde, um Coaches und Scouts bei der automatischen Analyse von qualitativ niederwertigem Material aus nur einem Winkel zu helfen. Es beinhaltet mehrere KI-Komponenten f\u00fcr die Felderkennung und Spielerkennung und nutzt klassische Computervision-Ans\u00e4tze f\u00fcr den Rest. BelAIcik transformiert Seitenansichten in die Vogelperspektive und berechnet einige Statistiken auf dem Weg dorthin. Der Prototyp hat gezeigt, dass auch aus einer Videoansicht einige Informationen extrahiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Projekte 2023<\/h2>\n\n\n\n

Eine kleine Auswahl von Projekten aus dem Master-Studiengang AI Engineering:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Content CreAItors (Sieger Best of Class Award 2023)<\/h3>\n\n\n\n

Developers:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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  • Arapsih G\u00fcng\u00f6r<\/li>\n\n\n\n
  • Philipp Jonas<\/li>\n\n\n\n
  • Marvin Kosmider<\/li>\n\n\n\n
  • Daniel Rajs<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

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    Ziel des Projektes Content CreAItors<\/strong> ist es, ein Natural Language Model so zu trainieren, dass es aus einer Zusammenfassung eines Textes einen passenden YouTube-Titel generieren kann. Der Fokus wurde auf das Thema Edutainment beschr\u00e4nkt. Die Zusammenfassung wird aus den Untertiteln des Videos generiert, wodurch der gesamte Prozess automatisiert werden kann.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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    League of Bots<\/h3>\n\n\n\n

    Developers:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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    • Thomas Gruber<\/li>\n\n\n\n
    • Christina Obereigner<\/li>\n\n\n\n
    • Daniel P\u00f6tscher<\/li>\n\n\n\n
    • Alexander Zulechner<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

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      Das Projekt League of Bots<\/strong> befasste sich mit der Entwicklung eines 2D-Plattformspiels, in dem 4 k\u00fcnstliche Intelligenzen gegeneinander um die Wette spielen. Zu diesem Zweck wurde ein dynamischer Level erstellt, der aus verschiedenen handgefertigten Level-Segmenten aufgebaut ist. F\u00fcr das Training der KIs wurden Parameter hinzugef\u00fcgt, um zuf\u00e4llig Levels f\u00fcr das Training zu erstellen. Durch Herausforderungen w\u00e4hrend des Semesters wurde die beste KI ermittelt. Menschliche Spieler k\u00f6nnen nun in vordefinierten Levels gegen die KI antreten.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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      Der Blickrechner \/  Sum at first sight<\/h3>\n\n\n\n

      Developers:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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      • Daniel Bachus<\/li>\n\n\n\n
      • Eric Eckstein<\/li>\n\n\n\n
      • Michael Hermann-Hubler<\/li>\n\n\n\n
      • Marie-Lena M\u00fcller<\/li>\n\n\n\n
      • Richard Schultheis<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        <\/p>\n\n\n\n

        Mithilfe der Software Der Blickrechner<\/strong> gen\u00fcgt ein Blick, um die Nutzung von PCs zug\u00e4nglich zu machen. F\u00fcr viele Menschen mit Beeintr\u00e4chtigungen sind Dinge, die wir f\u00fcr selbstverst\u00e4ndlich halten, oft ein Ding der Unm\u00f6glichkeit, etwa die Steuerung eines Computers mit einer Maus. Die Maus muss bei diesem Projekt nicht mit der Hand gesteuert werden. Als Beispiel dient eine Taschenrechner-App, mit der man addieren, subtrahieren, multiplizieren und dividieren kann – und zwar nur mit Hilfe des Blicks.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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        Language Sloth<\/h3>\n\n\n\n

        Developers:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Matthias Chory<\/li>\n\n\n\n
        • Alexander Dickbauer<\/li>\n\n\n\n
        • Antonia Langer<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          Das Projekt Language Sloth<\/strong> ist eine native Anwendung, die sich mit der Sprachsynthese und \u00dcbersetzung von Texten und Sprachaufnahmen besch\u00e4ftigt. Sprachsynthese ist die k\u00fcnstliche Erzeugung der menschlichen Sprechstimme. Die Anwendung enth\u00e4lt zwei Funktionen. Die erste Funktion ist Speech-to-Speech, bei der der Benutzer mit Hilfe der Anwendung Sprache aufnehmen und ausw\u00e4hlen kann, in welche andere Sprache der aufgenommene Text \u00fcbersetzt werden soll. Das Ergebnis kann dann direkt in der Anwendung wiedergegeben werden. Die zweite Funktion ist ein Text-zu-Text-\u00dcbersetzer. Wie der Name schon sagt, kann der Benutzer einen Text in die Anwendung eingeben, dieser wird in die gew\u00fcnschte Sprache \u00fcbersetzt.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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          Pick and Place with AI (PnP w\/ AI)<\/h3>\n\n\n\n

          Developers:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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          • Marius Hochwald<\/li>\n\n\n\n
          • Michael Kranl<\/li>\n\n\n\n
          • Daniel Krottendorfer<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

            Die KI von Pick and Place with AI<\/strong> erkennt in Echtzeit, welche Bauteile gerade von der Kamera erfasst werden. Dabei wird am Bildschirm zu jedem Bauteil die Genauigkeit der Bauteil-Erkennung in Prozent angezeigt. Aktuelle Best\u00fcckungsautomaten erf\u00fcllen ihre Aufgabe sehr gut, aber der gro\u00dfe Nachteil ist ihr Preis. Anstatt eine Maschine f\u00fcr Tausende von Dollar zu kaufen, konzentriert sich dieses Projekt auf das Training eines KI-Modells, das die Position und Drehung von elektrischen Bauteilen, wie etwa Computer-Chips auf einem Bild vorhersagt. Das Modell wird ausschlie\u00dflich mit synthetischen Daten trainiert. Die KI von Pick and Place with AI<\/strong> erkennt in Echtzeit, welche Bauteile gerade von der Kamera erfasst werden. Dabei wird am Bildschirm zu jedem Bauteil die Genauigkeit der Bauteil-Erkennung in Prozent angezeigt.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

            \n
            <\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":15,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"ppma_author":[2405],"class_list":["post-35823","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":{"featured_image":"","extra_search_terms":false,"override_header":false,"override_footer":false,"ignore_cache":false,"exclude_from_search":false,"search_term_blacklist":false,"template":""},"yoast_head":"\nAI-Technologies-Projekte aus dem Master-Studiengang AI Engineering | FH Technikum Wien<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Eine kleine Auswahl der neuesten Projekte aus dem Master-Studiengang AI Engineering: Projekt-Verantwortliche: Sarah\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link 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