Microsoft trainiert KI durch menschliches Lächeln
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
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
Aktuelle Erfolge mit Maschinenlernen erwecken den Eindruck, Computer würden immer intelligenter. Doch ein wichtiger Experte für das Gebiet ist anderer Meinung.
Geringe Zulassungszahlen, keine Batteriefabriken, Autohersteller, die lieber in China investieren: Europa könnte einer Studie zufolge bei der Elektromobilität abgehängt werden.
Algorithmia beleuchtet im neuen Report State of Enterprise Machine Learning, womit sich die ML-Entwicklung im Jahr 2020 beschäftigen wird.
Machine Learning und Künstliche Intelligenz – kaum ein Thema wird derzeit so heftig diskutiert und weckt derart viele Kontroversen.
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.
Die EU-Kommission lässt geplante Milliardenhilfen mehrerer Mitgliedsstaaten für den Aufbau einer europäischen Batteriezellen-Fertigung zu.
Mit kluger Software will die Formel 1 berechnen, ob ein Überholvorgang erfolgreich wird. Doch dann kommt häufig das Wetter dazwischen.
Wer ein Auto kauft, achtet inzwischen mehr auf digitale Features als auf Finessen der Ingenieurskunst. Techkonzerne wie Tesla, Google und Amazon stechen hier traditionelle Hersteller aus.
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.
Dem Elektroauto wird in der Automobilindustrie jeder vierte oder fünfte Job zum Opfer fallen. Dennoch ist diese Branche eine mit Zukunft.
Selbstlernende Systeme könnten Hoteliers und Gastronomen künftig enorm unterstützen.
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
Teachable Machine erlaubt es auch absoluten Anfängern, maschinelles Lernen einzusetzen. Jetzt hat Google Version 2.0 des kostenlosen Tools vorgestellt.
Händler setzen Künstliche Intelligenz (KI) vor allem im Marketing, Vertrieb und (Kunden-) Service ein.
Wer maschinelles Lernen sicher machen möchte, muss sich vor allem Gedanken um das maschinelle Lehren machen, findet die Google-Entwicklerin Cassie Kozyrkov.
Besitzer von Elektroautos haben es in Deutschland bislang nicht leicht. Die Regierung will das ändern - und die Wirtschaft stärker in die Pflicht nehmen.
Erfahren Sie, welche Aufgaben bei Data-Science-Projekten durch Automated Machine Learning automatisiert werden können und welche nicht.
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