Betere producten en functies
Het verbeteren van de functies, functionaliteit en prestaties van producten is het belangrijkste doel dat bedrijven met AI nastreven.
Technologie · Geavanceerde AI
Geavanceerde AI: deep learning, reinforcement learning en GAN's
Veel bedrijven weten wat ze van AI willen, maar missen het data science-talent om er te komen. Ons team werkt voortdurend met de nieuwste AI-methoden en past ze toe waar ze waarde toevoegen: in producten, processen en onderzoeksprojecten voor onze klanten.
- Deep learning op de gelabelde data die u al hebt
- Modellen die beslissingen leren via beloning en straf
- Generatieve modellen die nieuwe, realistische content maken
- 57% van ons team is gepromoveerd
- Duits bedrijf, werkt volgens de AVG
Bespreek uw project
5,0 18 reviews op Clutch Winnaar Go Global Awards
Vertrouwd door grote bedrijven, scale-ups en non-profits
Wat het u oplevert
Wat geavanceerde AI mogelijk maakt
De toepassingen lopen uiteen van procesautomatisering en slimme e-mail tot conversationele AI, chatbots en persoonlijke assistenten.
Inzichten uit meer data
Deep learning kan meer data, grotere modellen en meer rekenkracht aan, wat leidt tot betere algoritmen en nieuwe inzichten.
Expertise die u niet hoeft aan te nemen
Een tekort aan data science-talent is een veelvoorkomende drempel voor AI. Wij brengen de specialisten mee die deze methoden beheersen.
Wat wij leveren
Methoden waarmee we werken
Enkele van de geavanceerde AI-benaderingen die ons team recent heeft toegepast.
- 01
Deep learning
Neurale netwerken die losjes zijn gemodelleerd naar het brein. Bijzonder sterk in supervised learning op gelabelde data, en flexibel en schaalbaar genoeg om na de eerste versie te blijven verbeteren.
- 02
Reinforcement learning
Modellen trainen om de juiste beslissing te nemen via beloning en straf voor elke actie, zodat ze steeds beter worden in het bereiken van het gewenste resultaat.
- 03
Generative adversarial networks (GAN's)
Een generator leert patronen in de trainingsdata om nieuwe content te maken, terwijl een discriminator echt van gegenereerd probeert te onderscheiden. Content die langs de discriminator komt, oogt overtuigend echt.
- 04
Deep learning voor computer vision
Detectie, telling en segmentatie in beelden en scans, zoals in onze projecten voor het tellen van pillen en voor MRI-beelden van het oog.
- 05
Taalmodellen op maat
Private, zelf gehoste LLM's achter chatbotinterfaces, zodat organisaties generatieve AI op hun eigen data kunnen gebruiken.
- 06
Generatieve AI in medische beeldvorming
Onderzoek naar hoe AI de vertaling van kankerbeelden in medische beeldvorming kan ondersteunen.
- 07
Onderzoek naar nieuwe methoden
Wij zoeken nieuwe AI-technologie op, maken ons die eigen en passen die toe op problemen die standaardbenaderingen niet oplossen.
Weet u niet zeker wat u nodig hebt? Beschrijf het probleem en wij adviseren u over de aanpak.
Bespreek uw projectCase studies
Alle case studiesResultaten die we voor klanten behaalden
Gezondheidszorg · Computer vision, Generatieve AI
Medische beeldvertaling tussen weefselkleuringen voor een farmaceutisch bedrijf
Hergebruiktéén ziekteclassifier voor alle kleurreagentia
Een AI-component die histologische beelden van het ene kleuringsdomein naar het andere vertaalt, zodat bestaande software en machine-learningmodellen voor alle reagentia kunnen worden hergebruikt.
Lees de case study
Chatbot op een eigen LLM met documentverwijzingen voor een adviesbureau
Eigen LLM geen afhankelijkheid van LLM-diensten van derden
Een private, gehoste chatbot op basis van een op maat gemaakt large language model. Het adviesbureau krijgt antwoorden met bronverwijzingen en houdt volledige controle over zijn data.
Schatting van vet- en spiervolume van het oog op basis van MRI-scans
Geautomatiseerd segmentatie van vet en spieren in elke MRI-doorsnede
Een deep-learningmodel voor een oogheelkundig centrum dat vet- en spierweefsel segmenteert in MRI-scans van de oogkas, het volume schat en vergelijkingen voor en na een ingreep ondersteunt.
Objectdetectie in hyperspectrale satellietbeelden
10 x 8 px kleinste herkende objectgrootte
Een oplossing voor milieumonitoring, ontwikkeld binnen ons programma voor maatschappelijk verantwoord ondernemen, die kleine objecten in hyperspectrale satellietbeelden met zeer hoge nauwkeurigheid detecteert.
Kaartsegmentatie voor prijsbepaling van stadszones op een vastgoedplatform
5 klassen landgebruik pixel voor pixel in kaart gebracht
Een deep-learningsysteem dat stadskaarten segmenteert, vergelijkt met historische kaarten en de beschikbare open grond door de tijd volgt, ter ondersteuning van de prijsbepaling van stadszones.
Waarom AI Superior
AI op onderzoeksniveau, met de werkwijze van een productbedrijf
Veel leveranciers kunnen een demo bouwen. Het lastige deel is AI betrouwbaar laten werken op echte data en binnen echte bedrijfsprocessen, en daarvoor is een ander soort team nodig.
01
Team met onderzoeksachtergrond
AI Superior werd in 2019 opgericht door AI-onderzoekers met gepubliceerde papers en patenten, en het hele team werkt volgens die wetenschappelijke standaard.
- PhD57%
- MSc28%
- BSc15%
02
Gebouwd voor productie
Bij elk project beperken we het risico in fasen, met een go/no-go-beslissing bij elke mijlpaal. Uw budget gaat alleen naar benaderingen die op uw data al hebben gewerkt.
4× ons slagingspercentage bij proofs of concept ten opzichte van het marktgemiddelde
03
Een compleet team vanaf dag één
Strategie, modellen en software komen van één team, dus er gaat niets verloren bij overdrachten tussen leveranciers.
- Product AI-productowner, business analist, projectmanager
- Data Data scientists, ML-engineers, BI-analist
- Ontwikkeling Software engineers, QA, DevOps
04
Uw data blijft onder controle
Mag data uw organisatie niet verlaten, dan bouwen we op private, zelf gehoste modellen in plaats van AI-diensten van derden.
- AVG, Duits bedrijf
- Zelf gehoste LLM's
- Transparante methoden
Ons team
De experts achter uw project
Uw project wordt geleid door senior data scientists en engineers met een onderzoeksachtergrond, ondersteund door onze product- en ontwikkelteams.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Gepromoveerd in de informatica. Erkend door de IEEE GRSS Society, winnaar van de Global AI Hackathon 2017, Kaggle TOP500 data scientist (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Gepromoveerd in machine learning, data scientist sinds 2013. Publicaties, patenten en meer dan 30 geïmplementeerde AI-use cases; meerdere IEEE-prijzen.
Klantreviews
5,0 Beoordeeld met 5,0 door de klanten voor wie wij bouwen
18 geverifieerde reviews op Clutch
“Ze leverden een extra module die we niet hadden verwacht, maar die zeer nuttig bleek.”
Onderzoek en softwareontwikkeling op maat met generative adversarial networks voor een farmaceutisch bedrijf met meer dan 5.000 medewerkers.
“Ze zijn niet alleen uitstekende theoretische experts, maar maken het ook waar met hun sterke praktische vaardigheden.”
“AI Superior is zeer zorgvuldig op al onze behoeften ingegaan en heeft ze in het project meegenomen.”
Bouwde AI-modellen en een dashboard voor een pilotprogramma dat afval detecteert in dronebeelden.
Zo werken wij
Een gefaseerde levenscyclus voor AI-projecten
Elke fase eindigt met een resultaat dat u kunt controleren, en over de volgende fase beslist u pas als u de vorige hebt zien werken. Scope en budget houdt u zelf in de hand.
- Eerst een inschatting, dan een besluitU ziet scope en verwachte resultaten voordat de bouw begint.
- Go/no-go na elke faseElke fase eindigt met een controleerbaar resultaat en een besluit over de volgende stap.
- Open over risico'sWe delen risico's en kansen zodra de analyse ze aan het licht brengt.
- Go/no-go-beslissing
Verkenning
Samen met uw team werken we het bedrijfsprobleem uit en bepalen we de richting van de oplossing.
U ontvangt: Scope, aanpak en een globale inschatting van inspanning en verwachte resultaten
- Go/no-go-beslissing
Data en haalbaarheid
We leren uw team en uw data kennen en toetsen of AI het juiste middel is voor dit probleem.
U ontvangt: Een data-assessment en een helder haalbaarheidsoordeel, nog voordat de bouw begint
- Go/no-go-beslissing
Proof of concept / MVP
We beginnen klein, met de data die al beschikbaar is, om de oplossing in de praktijk te testen.
U ontvangt: Gemeten resultaten op uw eigen data en een basis voor de investeringsbeslissing
- Go/no-go-beslissing
Integratie en opschaling
We integreren de oplossing in uw bestaande systemen, finetunen de modellen en passen ze aan waar nodig.
U ontvangt: Een oplossing die draait binnen uw processen, afgestemd op uw data en systemen
-
Evaluatie
We nemen de resultaten met u door en zorgen dat ze goed worden geïnterpreteerd.
U ontvangt: Wat de oplossing heeft opgeleverd en waar u hierna kunt verbeteren
Prijzen en erkenning
Gerekend tot de beste AI-bedrijven
Onderscheiden met internationale bedrijfsprijzen en gerangschikt door onafhankelijke B2B-platforms die met geverifieerde klantreviews werken.
-
Top AI-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top computer vision-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Top generatieve AI-bedrijf Duitsland 2026 · Clutch -
Go Global Awards Winner 2021 · International Trade Council -
Beste dienstverlener in data science & AI, Europa 2021 · German Business Awards -
Top AI-bedrijf 2023 · Clutch -
Top machine learning-bedrijf 2023 · Clutch -
Clutch Champion Najaar 2023 · Clutch -
Clutch Global Najaar 2023 · Clutch -
Top BI- & big data-bedrijf Duitsland 2023 · Clutch -
Top IT-dienstverlener Duitsland 2023 · Clutch -
Top AI-bedrijven 2023 · TrueFirms -
Top machine learning-bedrijven 2021 · Techreviewer -
Meest beoordeelde IT-dienstverleners Duitsland · The Manifest
Wanneer is deep learning de juiste keuze?
Wanneer u grote hoeveelheden data hebt, vooral gelabelde data, en het probleem te complex is voor eenvoudigere modellen. Deep learning kan meer data, grotere modellen en meer rekenkracht aan, wat vaak leidt tot betere algoritmen en nieuwe inzichten.
Welke problemen lost reinforcement learning op?
Problemen waarbij een systeem stap voor stap moet leren de juiste beslissing te nemen. Het model krijgt voor elke actie een beloning of straf en wordt na verloop van tijd beter in het bereiken van het gewenste resultaat.
Waarvoor worden GAN's gebruikt?
Voor het genereren van nieuwe content die de patronen van de trainingsdata volgt. Een generator maakt content en een discriminator probeert die als echt of nep te classificeren. Toepassingen zijn onder meer beeldgeneratie en beeldvertaling, bijvoorbeeld in onderzoek naar medische beeldvorming.
We missen data science-talent. Kunt u ons toch helpen?
Ja. Een tekort aan data science-talent is een van de meest voorkomende drempels voor de invoering van AI. Ons team brengt de expertise in deze methoden mee, bouwt de oplossing samen met u en kan uw mensen helpen ermee te leren werken.
Gebruikt u alleen de nieuwste methoden?
Nee. Wij gebruiken geavanceerde methoden waar ze waarde toevoegen. Lost een eenvoudiger machine learning-model het probleem goed op, dan raden we dat aan.
Start uw project
Vertel ons wat AI voor uw bedrijf moet doen
Deel een paar details en ons AI-team neemt het over. Dit zijn de volgende stappen:
- We bekijken uw aanvraag en antwoorden per e-mail.
- Een gesprek met een AI-expert over uw probleem, data en doelen.
- Een helder advies: de aanpak die wij voorstellen en een eerste inschatting.