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
Geht es nach Apple, sollen Augmented-Reality-Brillen das iPhone beerben: 2022 soll das erste AR-Headset, ein Jahr später eine AR-Brille erscheinen.
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.
Seit es das Smartphone gibt, gibt es die Idee von Augmented Reality. In Unterhaltung, Spielen oder Tourismus hat sich das Format etabliert. Im Marketing nicht. Eine Bestandsaufnahme.
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.
Wenden Mitarbeiter Künstliche Intelligenz (KI) nutzbringend an, handelt es sich um Augmented Intelligence.
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
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 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
Künstliche Intelligenz auf dem Erntefeld: Der von einem Team der Uni Cambridge entwickelte „Vegebot“ erkennt auf einem Feld gesunde und reife Salatköpfe.
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
In Deutschland arbeiten immer weniger Menschen für Unternehmen, die an Tarifverträge gebunden sind.
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