Komplettiert wird das Gewinnertrio von der SalesViewer® GmbH aus Bochum, die als Drittplatzierter ein Preisgeld von 10.000 Euro erhält.
Die beiden Gründer Vivian Heye Seidel und Benjamin Gregor Zaczek überzeugen mit einer Technologie, die Webseiten-Besucher identifiziert und es damit Unternehmen erleichtert, Kunden zu gewinnen.
Das DSGVO-konforme Software-Tool erstellt automatisch Besucherprofile und füllt diese mit nützlichen Daten zu den Aktivitäten und Interessen der Nutzerinnen und Nutzer.
Diese Informationen unterstützen dann bei der Kundenakquise und im Online-Marketing.
Die Jury des GRÜNDERPREIS NRW unter dem Vorsitz von Prof. Dr. Christine K. Volkmann, Bergische Universität Wuppertal, besteht aus Vertreterinnen und Vertretern des Wirtschaftsministeriums, der NRW.BANK sowie Gründungs- und Wirtschaftsexpertinnen und -experten aus Nordrhein-Westfalen.

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Gegenstand des Vorhabens:
Entwicklung einer Anwendung zur Herstellung von Kompatibilität unterschiedlicher Softwaretools in der Game-Entwicklung
Projektkoordinator:
Nevigo GmbH, Bochum

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Landesregierung fördert Digitalisierung der Hochschullehre: Rund vier Millionen Euro für digitale Werkzeuge
Fünf Projekte zur Förderung ausgewählt - Softwaretools sollen die Lehre vereinfachen und hochschulübergreifend eingesetzt werden
9. Juni 2020 phb Studentin, Laptop, pink Foto: panthermedia.net / lightpoet
Mit dem Programm "Digitale Werkzeuge in der Hochschullehre" fördern das Ministerium für Kultur und Wissenschaft und die Digitale Hochschule NRW (DH.NRW) die hochschulübergreifende Produktion von digitalen Werkzeugen, auch Softwaretools genannt, im Umfang von rund vier Millionen Euro.

Dieses Problem soll am Beispiel von automatischen Bewertungsalgorithmen im Bildungsbereich, bei denen eine Lernantwort durch den semantischen Vergleich mit einer vorgegebenen Musterantwort automatisch bewertet werden kann, bearbeitet werden.
Dr. Hannes Rapp Standort: Universität zu Köln Projektname: Bio-inspired AI Kurzbeschreibung: Ziel dieses Forschungsvorhabens ist es, Computermodelle von Nervensystemen als konkurrenzfähige Alternative zum tiefen Lernen (deep learning) für KI in unsicheren und sich ändernden Umgebungen zu etablieren.
Dazu werden im Rahmen der Forschungsarbeit substanzielle neue Beiträge auf konzeptioneller und theoretischer Ebene sowie Softwaretools entwickelt, um die Verwendung dieser Modellklasse für reale Anwendungsfälle zu beschleunigen.
Dr. Andrew Melnik Standort: Universität Bielefeld Projektname: Learning to plan with Deep Neural Networks Kurzbeschreibung: In diesem Projekt wird ein zielorientiertes System der künstlichen Intelligenz mit intuitiv-physikalischem Denken entwickelt, dessen starke Generalisierungseigenschaften denen von Menschen entsprechen.
Dieses Projekt birgt das Potenzial, neue Forschungsrichtungen aufzuzeigen und langjährige KI-Probleme wie das Verstehen und Denken über die Welt zu lösen.