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
Microsoft hat in Japan eine Vier-Tage-Woche getestet. Dabei ist allein die Produktivität um 40 Prozent angestiegen. Zudem konnte der Softwareriese Einsparungen beim Stromverbrauch verbuchen.
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Das Personalwesen hinkt in puncto Digitalisierung häufig noch hinterher. Welche Vorteile eine Automatisierung der Human Resources bietet, lesen Sie hier.
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.
EKI-Technologie von Here soll Autofahrer frühzeitig über Hindernisse und andere Gefahrenquellen informieren.
Der Digitalverband Bitkom hat sich die Frage gestellt, wie digital Deutschlands Städte sind – und vor diesem Hintergrund eine detaillierte Analyse über den Smart-City-Index vorgenommen.
Ein Forschungsprojekt will digitale Zwillinge der Hanauer Verkehrsbetriebe erstellen. Die Simulationen sollen Fehlinvestitionen vermeiden und Routen optimieren.
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.
In den letzten Monaten kehrten viele Digitalchefs, die einst aus dem Silicon Valley abgeworben wurden, der Autoindustrie den Rücken.
Carsharing erfreut sich steigender Beliebtheit. Aber die Hoffnung, dass Mietautos das private Auto ersetzen, geht offenbar nicht in Erfüllung. Bedroht ist laut einer Studie eher der ÖPNV.
Software-Gigant Microsoft will eine Milliarde US-Dollar in die von Elo
Die Halbzeitbilanz der Digitalpolitik der Bundesregierung fällt nach einer Analyse der IT-Verbandes Bitkom allenfalls mittelmäßig aus.
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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