So unterscheiden sich Machine Learning, KI und Deep Learning
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Eine künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, kann sehr komplex sein, sie zu verstehen, ist aber nicht allzu schwierig.
Die Gesundheitsbranche wird auch für große Tech-Unternehmen ein immer interessanterer Wirtschaftszweig. Auch Google will hier ganz vorne mitspielen.
Google soll Zugang zu sensiblen Daten von Millionen Patienten bekommen haben, ohne dass diese davon wussten. Für E-Health ist das ein schwerer Rückschlag.
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
Teachable Machine erlaubt es auch absoluten Anfängern, maschinelles Lernen einzusetzen. Jetzt hat Google Version 2.0 des kostenlosen Tools vorgestellt.
Vor allem das produzierende Gewerbe nutzt hierzulande IoT. Dabei steht die Optimierung der eigenen Prozesse im Vordergrund.
In vielen Unternehmen führt die IT-Abteilung ein Eigenleben und kämpft mit Altlasten. Zu den besten gehört aber, wer in neuen Strukturen denkt.
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Die Künstliche Intelligenz für Anrufe, Duplex von Google, startet nun international, nachdem sie bereits im Sommer in den USA ausgerollt wurde. Den Anfang macht Neuseeland.
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.
Zufriedene Angestellte arbeiten motivierter und eigenständiger. Deshalb initiierte die esentri AG aus Ettlingen Anfang dieses Jahres einen kulturellen Wandel.
In den vergangenen Jahren hat sich viel getan bei Künstlicher Intelligenz. Auf das Gaming haben neuere KI-Technologie wie Deep Learning allerdings noch keinen großen Einfluss.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
Den einen Pfad zur Unternehmensdigitalisierung gibt es nicht, aber ohne effektive IT geht gar nichts.
Er ist Chef des Hasso-Plattner-Instituts und einer der führenden deutschen Informatiker.
Automatisierung und Digitalisierung verändern die Arbeitswelt massiv. Viele Entscheider setzen deshalb allzu schnell auf neue Konzepte wie Agilität und Design Thinking.
Viele Firmen setzen auf agiles Arbeiten - auf Mitarbeiter, die flexibel über Abteilungen hinweg kooperieren. Doch das Bunte-Zettel-Management kommt nicht überall gut an.
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
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