So unterscheiden sich Machine Learning, KI und Deep Learning
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
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
In bundesweit 14 Projekten sollen mit Förderung des Bundes digitale Techniken in der Landwirtschaft weiterentwickelt werden.
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.
In den vergangenen Jahren hat sich viel getan bei Künstlicher Intelligenz. Auf das Gaming haben neuere KI-Technologie wie Deep Learning allerdings noch keinen großen Einfluss.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
Mit Big-Data- und KI-Technologien wollen das Systemhaus NETGO und die NDM Naturwertstoffe GmbH einem Problem zu Leibe rücken, das Landwirtschaft und Verbraucher gleichermaßen beschäftigt - und nich
Datenspezialisten qualifizieren sich in den USA häufig im Selbststudium, so ein aktueller Report. In Deutschland sind die Ausbildungspfade traditioneller.
Er ist Chef des Hasso-Plattner-Instituts und einer der führenden deutschen Informatiker.
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
Die Zusammenarbeit in Teams erfordert ein Überdenken der Prozesse.
Meldungen und Nachrichten, verfasst nicht von Menschen, sondern von Maschinen, sind nichts Brandneues mehr in der Medienwelt und werden immer häufiger eingesetzt.
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
Unterhaltsam und informativ: In der Reihe „Was macht eigentlich…?“ stellt die Redaktion von t3n.de dieses Mal den Beruf des Data-Scientisten vor. Lassen Sie sich überraschen.
Der Job des Data Scientist ist in der Wirtschaft gefragt wie nie. Doch was muss ein Data Scientist können? Natürlich gehört dazu Kenntnis über Datenverarbeitung und Statistik, doch war das alles?
Amazon hat vorgelegt, jetzt stellt auch Google für seine Cloud-Kunden die erste Betaversion der Deep Learning Containers vor.
Inspiriert von einem Arbeitgeberranking der Employer-Branding-Beratung „Universum“ setzt sich Leonie Merz mit den beruflichen Vorstellungen ihrer Generation, der Generati
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