Wo sich Automatisierung wirklich lohnt
Erfahren Sie, welche Aufgaben bei Data-Science-Projekten durch Automated Machine Learning automatisiert werden können und welche nicht.
Erfahren Sie, welche Aufgaben bei Data-Science-Projekten durch Automated Machine Learning automatisiert werden können und welche nicht.
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.
Macht uns KI arbeitslos? Bekommen wir die ethischen Fragen in den Griff? Wird die Menschheit dümmer? Über KI wird viel Widersprüchliches gesagt. Eines aber ist sicher: KI kommt im großen Stil.
Den Forschern am OpenAI, einem kommerziellen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz, ist es gelungen, eine Roboterhand so zu trainieren, dass sie einen sogenannten Zauberwürfel lösen kann.
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.
Bei der Konferenz für Big Data, Data Science und Machine Learning geht es um große Datenmengen, aus denen geschäftsrelevante Informationen zu ziehen sind.
Die Thüga Aktiengesellschaft nutzt künstliche Intelligenz für die kommunale Energiewirtschaft und kooperiert dazu mit dem Startup Geospin.
Der Nobelpreis für Chemie geht an drei Batterie-Forscher. Wissenschaftler und Start-ups arbeiten seit Langem an einem Akku, der Elektroautos zum Durchbruch verhilft.
Künstliche Intelligenz ist keineswegs eine "Geheimwissenschaft", die demjenigen Ruhm und Ehre verspricht, der sie entschlüsselt. Das sollten Sie über KI wissen.
Die neue Batteriezelle soll bis zu dreimal länger halten als die bisherigen Systeme. Sie ist vor allem für den Einsatz in Robo-Taxis gedacht.
Jean de la Verpilliere verspricht, einen Stoff für Lithium-Ionen-Akkus entwickelt zu haben, der es erlaubt, deren Ladezeit auf sechs Minuten zu verkürzen.
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
IT-Automation, Qualitätskontrolle und Cybersicherheit sind die häufigsten Einsatzgebiete von Künstlicher Intelligenz. Das geht aus einer Umfrage von Deloitte hervor.
Cloud-Konzepte haben sich etabliert. Neunzig Prozent der 210 befragten Entscheider verfolgen eine Cloud-Strategie. Ginge es nach ihnen, würden sie dabei mit nur einer Plattform arbeiten.
Fast naheliegend: Wissenschaftler der Universität Glasgow in Schottland entwickeln eine künstliche Zunge, die verschiedene Scotch Whiskys unterscheiden kann.
Sind Computer - etwa bei Krebsdiagnosen - schon klüger als ein Fachärzteteam? Mediziner bezweifeln das und nutzen Rechner bislang meist nur als unterstützende Assistenten.
Mittlerweile ist jedem klar geworden – Datenanalyse ist wichtig wie nie.
Autokonzerne wie BMW und Daimler verbünden sich mit Softwarefirmen, um das E-Auto der Zukunft zu entwickeln. Elon Musk will es allein schaffen. Möglicherweise ein gefährliches Spiel.
Bundesforschungsministerin Anja Karliczek will in Münster ein teures Batterieforsc
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