KI: Nach dem Hype
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, Lösungen zu finden, die Menschen mit vertretbarem Aufwand nicht hätten finden können. Microsofts „AI for Earth“ beweist das eindrucksvoll.
Lernen durch Algorithmen und bald auch durch menschliches Lächeln: Microsoft arbeitet an einem Machine-Learning-System, das seine Entscheidungen anhand von Gesichtsausdrücken und Emotionen gewichte
Landwirte sollen in die Digitalisierung investieren, um umweltfreundlicher zu wirtschaften. Ein Vergleich der Förderprogramme.
Facebooks leitender KI-Forscher Jerome Pesenti glaubt, dass Deep Learning schon bald an seine Grenzen stoßen wird.
Für Deep Learning werden heute meist Grafikprozessoren verwendet. Stärker spezialisierte Hardware aber könnte künstliche Intelligenz stark beschleunigen.
Die Anfänge der künstlichen Intelligenz gehen auf die 1950er Jahre zurück. Aber erst seit wenigen Jahren erlebt das Thema einen wahren Boom.
Die Landwirtschaft entdeckt die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz und der Cloud für sich. 5G macht sich auf der Leitmesse hingegen rar.
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
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.
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
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
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
Im Marketing deutscher B2B-Unternehmen zählt Marketing-Automation zu den drei wichtigsten Themen.Doch der „Marketing Automation Report 2019“ des Beratungsunternehmen Cloudbridge gibt auch Anlass zu
Automation und Künstliche Intelligenz haben Einfluss auf jede Branche. In der Medizin wird bereits seit langer Zeit auf technologische Unterstützung gesetzt.
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Aus Gründen der leichteren Lesbarkeit wird die gewohnte männliche Sprachform bei personenbezogenen Substantiven und Pronomen verwendet. Dies impliziert jedoch keine Benachteiligung eines anderen Geschlechts, sondern soll im Sinne der sprachlichen Vereinfachung als geschlechtsneutral zu verstehen sein.