KI: Nach dem Hype
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
In einem Fraunhofer-Institut arbeitet Mario Trapp an der Wirtschaft der Zukunft und an KI. Dabei gehe es um Sicherheit – und um Akzeptanz in der Gesellschaft.
Für Menschen, die den Mikrofonen in smarten Lautsprechern misstrauen, haben US-Forscher einen Störsender fürs Handgelenk entwickelt. Unproblematisch ist die Technik allerdings nicht.
Durch eine Instituts-Fusion mit der Technischen Universität Berlin soll die Hauptstadt ein neues Zentrum für Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Big Data und weitere technologische Innovationen w
Lernen durch Algorithmen und bald auch durch menschliches Lächeln: Microsoft arbeitet an einem Machine-Learning-System, das seine Entscheidungen anhand von Gesichtsausdrücken und Emotionen gewichte
Der “AI Index Report 2019” zeichnet ein klares Bild: Der KI-Boom geht weiter, aber der große Durchbruch auf dem Weg zur Super-KI ist nicht in Sicht.
Nvidia hat einer KI beigebracht, aus einem Foto ein 3D-Objekt zu generieren. Auf der NeurIPS in Vancouver stellen Forscher ihr Rendering-Netzwerk vor.
Facebooks leitender KI-Forscher Jerome Pesenti glaubt, dass Deep Learning schon bald an seine Grenzen stoßen wird.
Bis zur Super-KI dauert es zwar noch eine Weile, aber das schmälert die Leistung aktueller KI-Technologie nicht.
Kostenlose Fahrten mit Bus oder U-Bahn, die dazu pünktlich unterwegs sind: Was wie eine Utopie klingt, wäre grundsätzlich heute schon möglich.
Für Deep Learning werden heute meist Grafikprozessoren verwendet. Stärker spezialisierte Hardware aber könnte künstliche Intelligenz stark beschleunigen.
Die Anfänge der künstlichen Intelligenz gehen auf die 1950er Jahre zurück. Aber erst seit wenigen Jahren erlebt das Thema einen wahren Boom.
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Unternehmen, die neue Erkenntnisse aus vorhandenen Daten gewinnen wollen, stehen häufig vor der Entscheidung, eigene Data Scientists mit einem Python-KI-Baukasten eine individuelle Anwendung bauen
Mit einem Smart Home ließe sich Energie und Geld sparen sowie komfortabler leben. Trotzdem kommt die Technik den meisten Deutschen nicht ins Haus.
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Anwender können aus einer Vielzahl von Tools für Machine und Deep Learning wählen. Es gilt allerdings genau zu überlegen, denn jedes Werkzeug eignet sich speziell für bestimmte Aufgaben.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
Alle wollen alt werden, aber niemand will alt sein – warum eigentlich? Moderne Technik kann das Leben in jedem Alter besser machen.
Ausrangierte Smarthome-Geräte landen auf eBay-Kleinanzeigen, dem Flohmarkt oder im Müll. Oft haben sie noch viele Daten über ihren Vorbesitzer gespeichert.
ai-port GmbH
Wüllnerstraße 3 | 48149 Münster
mail@ai-port.de | 0251 3900160 | Fax 0251 3900169
Aus Gründen der leichteren Lesbarkeit wird die gewohnte männliche Sprachform bei personenbezogenen Substantiven und Pronomen verwendet. Dies impliziert jedoch keine Benachteiligung eines anderen Geschlechts, sondern soll im Sinne der sprachlichen Vereinfachung als geschlechtsneutral zu verstehen sein.