KI: Nach dem Hype
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
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
Datenanalyse ist keine One-Man-Show des Data Scientist. Doch viele Fachabteilungen denken das, weil Unternehmen die Datenkompetenz nicht umfassend fördern.
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.
Berufe für Eltern erklärt: Warum Victoria ihren Job liebt – und wie viel man in dem Bereich verdienen kann
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.
Bei der Konferenz für Big Data, Data Science und Machine Learning geht es um große Datenmengen, aus denen geschäftsrelevante Informationen zu ziehen sind.
Künstliche Intelligenz, Datenwissenschaftler und die Ansprüche der Millennials verändern die IT. Wie verändern sich damit die IT-Karrieren?
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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