KI, ML & Data Engineering

Zukunftssichere Produkte für das KI-Zeitalter entwickeln

Erprobte Expertise in KI, ML & Data Engineering

Wir entwickeln fortschrittliche KI-, ML- und Data-Engineering-Lösungen, die Automatisierung vorantreiben, Entscheidungsfindung verbessern und neue Geschäftsmöglichkeiten mit Geschwindigkeit, Sicherheit und Skalierbarkeit erschließen.

Sprachverarbeitung

  • Spracherkennung
  • Echtzeit-Transkription & Zusammenfassung
  • Echtzeit-Anonymisierung persönlicher Daten

Generative KI & LLM

  • Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • OpenAI-, Claude-, DeepSeek- und Gemini-Integrationen
  • Personalisierungssysteme
  • Prompt Engineering

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

  • Text- und Stimmungsanalyse
  • Chatbots & virtuelle Assistenten

Maschinelles Lernen F&E

  • Entwicklung maßgeschneiderter Modelle
  • Training und Optimierung von Modellen

Computer Vision

  • Bild- und Videoanalyse
  • Echtzeit-Gesichtserkennung
  • Intelligente CCTV-Analyse

Datenengineering & Integration

  • Datenaufnahme & ETL-Pipelines
  • Datenintegration & Migration
  • IoT-Datenmanagement
  • ETL-Architektur und Implementierung

Big Data & Cloud Engineering

  • Skalierbare Cloud-Datenlösungen
  • Echtzeit-Stream-Verarbeitung
  • Big Data Frameworks (Hadoop, Spark)

Business Intelligence und Analytik

  • Datenvisualisierungs-Dashboards
  • Prädiktive und präskriptive Analysen
  • BI-Tool-Integrationen (Power BI, Tableau)

HealthTech KI-Lösungen

  • Diagnostische Bildanalyse
  • Prädiktive Gesundheitsversorgung
  • Patientendaten-Insights

Tech-Stack

Bei Fcode Labs nutzen wir einen modernen Tech-Stack, um skalierbare, sichere und leistungsstarke digitale Lösungen zu entwickeln. Vom Front-End-Framework bis hin zu leistungsstarken Back-End-Systemen setzen wir branchenführende Tools ein, um Ihre Vision zum Leben zu erwecken.

Programmiersprachen & Frameworks

  • Sprachen: Python
  • ML Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost
  • Deep Learning Bibliotheken: Keras, FastAI, Hugging Face Transformers

Datentechnik undDatenengineering & Big Data Big Data

  • Datenverarbeitungs-Frameworks: Apache Spark, Apache Flink, Hadoop
  • Datenlager & Speicherung: Snowflake, Google BigQuery, AWS Redshift
  • ETL-Pipelines & Datenaufnahme: Apache Airflow, AWS Glue

Computer Vision & Bildverarbeitung

  • Objekterkennung & Bildanalyse:OpenCV, YOLO
  • Gesichtserkennung: OpenCV, Dlib, FaceNet, MTCNN, OpenFace
  • Medizinische Bildgebung: MONAI, DICOM

Generative KI & Große Sprachmodelle (LLMs)

  • LLM-Anbieter und APIs: OpenAI, Claude, DeepSeek, Gemini AI
  • Entwicklung maßgeschneiderter Modelle: Hugging Face
  • Inhaltsgenerierung & Personalisierung: Stable Diffusion, DALL·E, TensorFlow Recommenders

Cloud & DevOps

  • Cloud-Plattformen: AWS, Google Cloud, Azure
  • Hosting & Bereitstellung: AWS SageMaker, Vertex AI, Azure ML, Kubeflow
  • Containerisierung & Orchestrierung: Docker, Kubernetes
  • CI/CD-Pipelines: GitHub Actions, Jenkins

Business Intelligence & Analytik

  • Datenvisualisierung: Power BI, Tableau, Google Data Studio
  • Prädiktive Analysen: SAS, Alteryx, KNIME
  • BI-Integrationen: Microsoft Power Platform

Erfolgsgeschichten

Unsicher, welches AI/ML-Framework oder welche Modellarchitektur du wählen sollst?

Ramesh Rathnayake

Die Auswahl des richtigen AI/ML-Frameworks und der Architektur ist entscheidend, um skalierbare und leistungsstarke Modelle zu entwickeln. Ramesh wird dich dabei unterstützen, die besten Deep-Learning-Modelle, die Cloud-AI-Infrastruktur und die Bereitstellungsstrategien für langfristigen Erfolg auszuwählen.
Verbinden

Wie können Sie die Qualität von KI-Modellen sicherstellen und Tests automatisieren?

Muqshid Mohamed

Die Gewährleistung einer genauen und effizienten Leistung von KI-Modellen erfordert umfassende Tests und Automatisierung. Muqshid hilft Ihnen dabei, die Validierung von KI-Modellen, Bias-Erkennung, automatisierte ML-Tests und kontinuierliche Überwachung umzusetzen, um die Zuverlässigkeit und Fairness der Modelle zu verbessern.
Verbinden

Bedenken bezüglich KI-Ethischen, Datensicherheit und Compliance?

Pansuja Senevirathna

Die Gewährleistung der Fairness von KI-Modellen, der Umgang mit sensiblen Daten und die Einhaltung grenzüberschreitender Vorschriften sind entscheidend für Vertrauen und Sicherheit. Pansuja wird Sie bei der Sicherung von KI-Architekturen, der Implementierung von GDPR-konformen Datenpraktiken und der Verwaltung der ethischen KI-Governance unterstützen.
Verbinden