Deep Learning Agentur – Computer Vision NLP & KI-Modelle für die Praxis
Von Bilderkennung über Sprachverarbeitung bis zu Prognosemodellen: Als spezialisierte KI-Agentur entwickeln wir Deep-Learning-Lösungen die Ihre spezifischen Probleme lösen. Mit PyTorch TensorFlow und modernen MLOps-Praktiken vom Prototyp bis zur Produktion. Die Entwicklung beginnt bei 20.000 Euro und reicht bis zu Enterprise-KI-Systemen ab 150.000 Euro.
Computer Vision
Bilder und Videos verstehen. Wir entwickeln: Qualitätsprüfung und Fehlererkennung. Objekterkennung und Tracking. OCR und Dokumentenverarbeitung. Medizinische Bildanalyse. Investition für CV-Projekte ab 25.000 Euro.
Natural Language Processing
Texte analysieren und generieren. Unsere Expertise: Sentiment-Analyse und Klassifikation. Named Entity Recognition. Dokumenten-Zusammenfassung. Custom Chatbots und LLM-Integration. Investition für NLP ab 20.000 Euro.
Predictive Analytics
Zukunft vorhersagen. Wir implementieren: Zeitreihen-Prognosen. Churn-Prediction und Customer Analytics. Predictive Maintenance. Demand Forecasting. Investition für Predictive-Projekte ab 25.000 Euro.
MLOps & Produktion
Modelle produktionsreif machen. Unsere Lösungen: Model-Serving und API-Deployment. Monitoring und Drift-Detection. Automatisches Retraining. A/B-Testing und Rollout. Investition für MLOps ab 15.000 Euro.
Investition & Projektgrößen
Übersicht: MLOps-Setup ab 15.000 Euro. NLP-Projekte ab 20.000 Euro. Computer Vision ab 25.000 Euro. Predictive Analytics ab 25.000 Euro. Enterprise-KI-Systeme ab 100.000-150.000 Euro. Im Workshop definieren wir den Scope.
Häufig gestellte Fragen
Welche Investition ist für Deep Learning erforderlich?
Die Investition richtet sich nach Komplexität und Daten. MLOps beginnt bei 15.000 Euro. NLP-Projekte bei 20.000 Euro. Computer Vision bei 25.000 Euro. Enterprise-Systeme bei 100.000-150.000 Euro.
Brauchen wir eigene GPU-Hardware?
Nicht unbedingt. Wir können in der Cloud trainieren und deployen. Für große Datenmengen oder Datenschutzgründe implementieren wir auch On-Premise-Lösungen.
Wie werden Modelle in Produktion gebracht?
Mit MLOps-Best-Practices: Versionierung Monitoring automatisches Retraining A/B-Testing. Die Modelle bleiben aktuell und performant über den gesamten Lebenszyklus.
Können bestehende Modelle verbessert werden?
Ja wir analysieren und optimieren bestehende ML-Pipelines. Oft bringen bessere Daten Feature-Engineering oder Hyperparameter-Tuning große Verbesserungen bei geringerem Aufwand.
Welche Frameworks nutzen Sie?
Primär PyTorch und TensorFlow. Für bestimmte Anwendungen auch Hugging Face Transformers scikit-learn und spezialisierte Libraries. Die Wahl richtet sich nach dem Anwendungsfall.
Wie lange dauert ein KI-Projekt?
POC-Projekte sind in 4-8 Wochen möglich. Produktionsreife Systeme benötigen 3-6 Monate. Enterprise-Plattformen 6-12 Monate. Wir zeigen bereits nach 2-4 Wochen erste Ergebnisse.