KI: Nach dem Hype
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Anstelle eines Preises für alle geht die personalisierte Preisgestaltung auf die individuelle Zahlungsbereitschaft der Kunden ein. Welche Vorteile, aber auch Risiken bringt das mit sich?
Die kleineren Amazon-Go-Stores gibt es schon eine Weile, jetzt geht der Konzern einen Schritt weiter und eröffnet das erste kassenlose Lebensmittelgeschäft in Seattle.
Für Menschen, die den Mikrofonen in smarten Lautsprechern misstrauen, haben US-Forscher einen Störsender fürs Handgelenk entwickelt. Unproblematisch ist die Technik allerdings nicht.
Neue Technologien lösen Umbrüche aus? Weit gefehlt. Thales Teixeira, Professor in Harvard, bis er eine Beratungsfirma gründete, über Irrtümer, Innovationen und gute Investitionen.
Amazon Web Services ist künftig für die Spielstatistiken der Fußballbundesliga zuständig. Fans sollen zudem von "Personalisierung profitieren".
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
Wer ein Auto kauft, achtet inzwischen mehr auf digitale Features als auf Finessen der Ingenieurskunst. Techkonzerne wie Tesla, Google und Amazon stechen hier traditionelle Hersteller aus.
Facebooks leitender KI-Forscher Jerome Pesenti glaubt, dass Deep Learning schon bald an seine Grenzen stoßen wird.
Amazon will seine Mitarbeiterzahl am KI-Zentrum in Tübingen verdreifachen. Das ist eine Kampfansage an deutsche Konzerne, sagt Experte Stefan Heumann.
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.
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.
Der Lebensmittelhandel muss sich darüber im Klaren sein, dass sich Kundenerwartungen rasant ändern und immer digitaler werden.
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
Um den digitalen Umbruch zu managen, muss man weder ins Silicon Valley ziehen, noch morgens künstliche Intelligenz frühstücken. Wie Unternehmer zu digitalen Gewinnern werden.
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