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Michael Johannes Barz, M.Sc.

Organisationseinheit Interaktives Maschinelles Lernen
Kontakt +49 681 85775 4819 (Saarbrücken)

Adresse (Saarbrücken) Gebäude D3 1Stuhlsatzenhausweg 3D-66123 Saarbrücken

Publikationen

Speech Imagery BCI Training Using Game with a Purpose

Abdulrahman Mohamed Selim; Maurice Rekrut; Michael Barz; Daniel Sonntag

In: Proceedings of the 2024 International Conference on Advanced Visual Interfaces. International Working Conference on Advanced Visual Interfaces (AVI-2024), June 3-7, Arenzano, Genoa, Italy, Pages 1-5, ISBN 9798400717642, Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 6/2024.

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A review of machine learning in scanpath analysis for passive gaze-based interaction

Abdulrahman Mohamed Selim; Michael Barz; Omair Shahzad Bhatti; Hasan Md Tusfiqur Alam; Daniel Sonntag

In: Maria Chiara Caschera (Hrsg.). Frontiers in Artificial Intelligence (Front. Artif. Intell.), Vol. 7, Pages 1-28, Frontiers Media SA, Avenue du Tribunal-Fédéral 34 1005 Lausanne Switze, 6/2024.

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A look under the hood of the Interactive Deep Learning Enterprise (No-IDLE)

Daniel Sonntag; Michael Barz; Thiago Gouvea

Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH, arXiv, 6/2024.

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Profil

  • No-IDLE

    Interactive Deep Learning Enterprise

    In den letzten Jahren haben Maschinen den Menschen bei der Bewältigung spezifischer und begrenzter Aufgaben übertroffen, z.B. bei speziellen Aufgaben in der Bilderkennung oder bei der…

    No-IDLE

  • MASTER

    MASTER: Mixed reality ecosystem for teaching robotics in manufacturing

    Viele Branchen befinden sich im Übergang zu Industrie-4.0-Produktionsmodellen, indem sie Roboter in ihre Prozesse integrieren. Gleichzeitig sind Extended-Reality-Technologien (XR-Technologien)…

    MASTER

  • SciBot

    Data Science Chatbot: Eine Textbasierte Schnittstelle, die von Experten lernt, um Experten zu unterstützen

    Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung effizienter Methoden zur Analyse und zum Erlernen der Analyse des Nutzerverhaltens bei Interaktionen mit einem Expertensystem. Das betrachtete Szenario umfasst…

    SciBot

  • GeAR

    Gelingensbedingungen und Grundsatzfragen von Augmented Reality in experimentellen Lehr-Lernszenarien

    In der „Augmented Reality“ wird die reale Welt durch Zusatzinformationen erweitert. Bereits gängige Einsatzgebiete sind etwa Navigation oder die Übertragung von Sportveranstaltungen, wie Fußball oder…

    GeAR