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.
Eine Künstliche Intelligenz schreibt einen Rap-Song, der verdächtig nah ans Original, Travis Scott, rankommt. Also, zumindest musikalisch.
Lange umständliche Bewerbungsabläufe sind out, die schnelle Kommunikation über Chats, WhatsApp und soziale Netzwerke dagegen in.
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
Mit Hilfe künstlicher Intelligenz wird Shakespeare sortiert und Beethoven vollendet. Werke von Leonardo und Cézanne, Kafka und Musil, Mahler und Musil warten schon. Wohin soll das führen?
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.
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.
SEO, Social Media, Chatbots, Usability – Online-Marketing hat sich zu einem weiten Feld mit unzähligen Maßnahmen verschiedenster Ausprägungen entwickelt.
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
Guter Gedanke, mäßige Umsetzung – fast alle Unternehmer wollen Social Media für sich nutzen, aber an der Umsetzung hapert es häufig.
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 World Wide Web wird jeder Klick, jeder View und jedes Einloggen irgendwo dokumentiert. Je nach Ihrer persönlichen Weltsicht, ist das entweder gruslig oder wahnsinnig interessant.
Automation und Künstliche Intelligenz haben Einfluss auf jede Branche. In der Medizin wird bereits seit langer Zeit auf technologische Unterstützung gesetzt.
ai-port GmbH
Wüllnerstraße 3 | 48149 Münster
mail@ai-port.de | 0251 3900160 | Fax 0251 3900169
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.