Was ist Superb AI?
Willkommen bei Superb AI, der Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, industrielle Herausforderungen mit künstlicher Intelligenz zu meistern. Unser Ziel ist es, den Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Betriebsprozess von AI-Lösungen für Experten und vor Ort tätige Teams zu vereinfachen. Ob es um autonome Systeme, physische Sicherheit, Logistik oder Fertigung geht, Superb AI bietet maßgeschneiderte Lösungen, die auf Ihren spezifischen Bedürfnissen basieren. Mit unserer Plattform können Sie Ihre Daten in leistungsfähige AI-Modelle verwandeln und dabei Zeit und Kosten sparen.
Was sind die Merkmale von Superb AI?
- Automatisierte Datenaufbereitung: Effizientes Labeln und Vorbereiten von Daten für die AI-Entwicklung.
- End-to-End-Automatisierung: Automatische Auswahl, Kennzeichnung, Training, Bewertung und Analyse von Modellen.
- Benutzerdefinierte Modelle: Entwicklung hochperformanter, an Ihre Branche angepasster AI-Modelle.
- Echtzeit-Anpassung: Anpassbare AI-Modelle, die sich kontinuierlich verbessern.
- Synthetische Daten: Generierung hochwertiger synthetischer Daten für bessere Modelle.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle: Sichere Zusammenarbeit mit Remote-Teams und einfache Verwaltung von Benutzerrechten.
Was sind die Anwendungsfälle von Superb AI?
- Autonome Fahrzeuge: Reduzierung der Verarbeitungszeit von Fahrdaten durch automatisiertes Labeling.
- Physische Sicherheit: Verbesserung der Genauigkeit von Sicherheitssystemen durch diverse Umweltdaten.
- Logistik: Optimierung von Warenfluss und Lagermanagement durch intelligente Analysetools.
- Fertigung: Automatische Klassifizierung von Fehlern in der Produktion und kontinuierliche Qualitätskontrolle.
- Feuerüberwachung: Echtzeit-Erkennung von Feuern und Rauch in sensiblen Umgebungen.
- Welding-Inspektion: Automatische Klassifizierung von Defekten in Schweißnähten.
Wie benutzt man Superb AI?
- Erste Schritte: Erstellen Sie ein Konto und laden Sie Ihre Daten hoch.
- Datenlabeling: Nutzen Sie die automatischen Labeling-Tools, um Ihre Daten effizient vorzubereiten.
- Modellentwicklung: Wählen Sie das passende Modell und trainieren Sie es mit Ihren Daten.
- Bewertung und Anpassung: Testen Sie Ihr Modell und passen Sie es nach Bedarf an.
- Bereitstellung: Stellen Sie Ihr Modell in Ihrer Umgebung bereit und überwachen Sie seine Leistung.
- Kontinuierliche Verbesserung: Sammeln Sie Feedback und verbessern Sie Ihr Modell kontinuierlich.
