Was Sie zum Thema KI wissen müssen
KI - die künstliche Intelligenz - ein Thema voller Emotionen, Ängste, Halbwissen und Hoffnungen.
KI - die künstliche Intelligenz - ein Thema voller Emotionen, Ängste, Halbwissen und Hoffnungen.
Forscher haben einen Roboter entwickelt, der Menschen Blutproben entnehmen kann. Studien zufolge ist er darin sogar besser als das menschliche Fachpersonal.
Der MIT-Professor Erik Brynjolfsson fordert wegen der fortschreitenden Digitalisierung ein Umdenken von Arbeitnehmern, Unternehmen und Politik.
Microsoft hat angekündigt, in den kommenden fünf Jahren 40 Millionen US-Dollar in die Erforschung von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen zu investieren.
Amazon Web Services ist künftig für die Spielstatistiken der Fußballbundesliga zuständig. Fans sollen zudem von "Personalisierung profitieren".
Künstliche Intelligenz soll uns das Leben erleichtern.
Machine Learning und Künstliche Intelligenz – kaum ein Thema wird derzeit so heftig diskutiert und weckt derart viele Kontroversen.
Neue Google-KIs können Röntgenaufnahmen von Lungen auf Krankheiten analysieren. Sie erreichen bei ihren Diagnosen das Niveau von Radiologen.
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Teachable Machine erlaubt es auch absoluten Anfängern, maschinelles Lernen einzusetzen. Jetzt hat Google Version 2.0 des kostenlosen Tools vorgestellt.
Wer maschinelles Lernen sicher machen möchte, muss sich vor allem Gedanken um das maschinelle Lehren machen, findet die Google-Entwicklerin Cassie Kozyrkov.
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.
Patienten müssen ihren Ärztinnen vertrauen. Genauso ist es in der Digitalisierung: Der Laie muss sich auf die Profis verlassen. Aber kann er das wirklich?
Die Automatisierungstechnik hat begonnen, Banken, Versicherungen Transport/Logistik, Fertigung und das Gesundheitswesen zu unterstützen.
Analog zu der Elektrizität, die ihren Weg aus dem Labor in Milliarden Haushalte, Büros und Fabriken gefunden hat, lassen sich Machine-Learning-Anwendungen schnell und einfach einem größerem Publiku
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