So spielen Kunden- und Mitarbeitererlebnis zusammen
Kunden- und Mitarbeitererfahrung sind in vielen Unternehmen zwei wichtige Antreiber und führen unabhängig voneinander zu jeweils tiefgreifenden Beziehungen.
Kunden- und Mitarbeitererfahrung sind in vielen Unternehmen zwei wichtige Antreiber und führen unabhängig voneinander zu jeweils tiefgreifenden Beziehungen.
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Traditionelle produktorientierte Geschäftsmodelle haben im KI-Zeitalter kaum noch eine Chance. Doch wie sollen die neuen Business-Modelle aussehen? Wie kann KI genutzt werden?
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.
In Baden-Württemberg sitzen besonders viele Mittelständler, die in ihren Bereichen Weltmarktführer sind. Ein Forum eröffnet diesen Unternehmen nun den Zugang zur künstlichen Intelligenz.
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.
Trotz Rezession: Laut dem jüngsten Startup-Monitor ist die Stimmung unter deutschen Gründern so gut wie lange nicht. Besonders ein Thema wird für viele Gründer immer wichtiger.
Es ist eine Ära des permanenten Strukturwandels. Alle wissen, sie sind ersetzbar. Alle hoffen, selbst ungeschoren davonzukommen.
Wer aus einem Start-up ein erfolgreiches Unternehmen machen will, braucht Geldgeber, die sich auf das Wagnis einlassen. Aber deutsche Investoren sind rar.
Dem Cyber-Valley in Tübingen gelingt mit der Ansiedlung ein bemerkenswerter Erfolg. Selbst das Fraunhofer-Institut ist interessiert.
Erfahren Sie, welche Aufgaben bei Data-Science-Projekten durch Automated Machine Learning automatisiert werden können und welche nicht.
Entgegen vieler Behauptungen mangelt es deutschen Startups vor allem in der Gründungsphase an Kapital. Daran trägt die Bundesregierung eine Mitschuld, sagt t3n-Kolumnist Florian Nöll.
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.
Macht uns KI arbeitslos? Bekommen wir die ethischen Fragen in den Griff? Wird die Menschheit dümmer? Über KI wird viel Widersprüchliches gesagt. Eines aber ist sicher: KI kommt im großen Stil.
Den Forschern am OpenAI, einem kommerziellen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz, ist es gelungen, eine Roboterhand so zu trainieren, dass sie einen sogenannten Zauberwürfel lösen kann.
Saeed Amidi gilt mit seinem Plug and Play Tech Center als einer der bekanntesten Startup-Investoren.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
Mitarbeiter zu führen, die sich an einem anderen Ort befinden, ist eine echte Herausforderung.
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