Bitkom: Unternehmen tun sich mit Künstlicher Intelligenz schwer
In deutschen Firmen besteht Konsens: Künstliche Intelligenz ist die wichtigste Zukunftstechnologie. Doch der Branchenverband sieht ein großes Umsetzungsproblem.
In deutschen Firmen besteht Konsens: Künstliche Intelligenz ist die wichtigste Zukunftstechnologie. Doch der Branchenverband sieht ein großes Umsetzungsproblem.
Die meisten künstlich intelligenten Maschinen werden virtuell trainiert und bekommen dabei menschliche Unterstützung – beides könnte sich jetzt ändern.
Keine Ahnung, keine Digitalisierung. Da Mitarbeiter über wenig IT-Wissen verfügen, können Mittelständler die Digitalisierung nicht vorantreiben, sagt die KfW.
Sundar Pichai, Chef der Google Mutter Alphabet, will gemeinsam mit Regierungen Regeln und Kontrollmechanismen für Künstliche Intelligenz festlegen.
Aktuelle Erfolge mit Maschinenlernen erwecken den Eindruck, Computer würden immer intelligenter. Doch ein wichtiger Experte für das Gebiet ist anderer Meinung.
Algorithmia beleuchtet im neuen Report State of Enterprise Machine Learning, womit sich die ML-Entwicklung im Jahr 2020 beschäftigen wird.
Für Deep Learning werden heute meist Grafikprozessoren verwendet. Stärker spezialisierte Hardware aber könnte künstliche Intelligenz stark beschleunigen.
Nach einer Studie sind Männer stärker bedroht als Frauen, Geringverdiener und Jobs im Gesundheits-, Pflege- und Sozialbereiche oder in der Gastronomie sollen "immun" sein
KI-Anwendungen sollen 2025 bereits einen Anteil von über 13 Prozent der Wirtschaftsleistung in Deutschland erreichen, heißt es in einer Studie.
Als volumenmäßig größte Börse der Welt muss die Nasdaq ständig auf faule Aktivitäten achten. Künftig helfen dabei von Analysten trainierte Algorithmen.
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
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
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
Laut einer US-Studie emittiert das Training einer künstlichen Intelligenz fünfmal so viel CO2 wie ein Auto. Doch der Ausstoß hängt vom Einzelfall ab - und der Vergleich hinkt ein wenig.
McKinsey-Analysten schlagen Alarm: Bis 2030 fehlen im öffentlichen Sektor in Deutschland 730.000 Mitarbeiter. Es hapere an einem "Wertversprechen".
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