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.
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
Geht es nach Apple, sollen Augmented-Reality-Brillen das iPhone beerben: 2022 soll das erste AR-Headset, ein Jahr später eine AR-Brille erscheinen.
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Seit es das Smartphone gibt, gibt es die Idee von Augmented Reality. In Unterhaltung, Spielen oder Tourismus hat sich das Format etabliert. Im Marketing nicht. Eine Bestandsaufnahme.
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.
Wenden Mitarbeiter Künstliche Intelligenz (KI) nutzbringend an, handelt es sich um Augmented Intelligence.
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.
Er ist Chef des Hasso-Plattner-Instituts und einer der führenden deutschen Informatiker.
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
Interaktionen mit Chatbots sind in unserem Alltag oft nicht wahrnehmbar. Im Kundenservice spielen sie branchenübergreifend eine immer wichtigere Rolle.
Noch sind smarte Brillen, die Augmented Reality (AR, erweiterte Realität) unterstützen, Zukunftsmusik. Die 2012 vorgestellte Google Glass ist für den Verbraucher noch nicht alltagstauglich, Apple cancelte sein Projekt Anfang des Jahres.
Dennoch beschäftigt sich Samsung intensiv mit dieser Technik und meldete eine AR-Brille in den USA zum Patent an. Im Vergleich zur Google Glass ist das Samsung-Produkt mit einem dicken Rahmen und faltbaren Bügeln ausgestattet. Zunächst allerdings handelt es sich nur um eine Patentanmeldung.
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
KI ist im Recruiting immer weiter verbreitet – Algorithmen durchforsten eingegangene Bewerbungen und liefern den menschlichen Recruitern eine Vorauswahl geeigneter Kandidaten.
Amazon hat vorgelegt, jetzt stellt auch Google für seine Cloud-Kunden die erste Betaversion der Deep Learning Containers vor.
Inspiriert von einem Arbeitgeberranking der Employer-Branding-Beratung „Universum“ setzt sich Leonie Merz mit den beruflichen Vorstellungen ihrer Generation, der Generati
Automation und Künstliche Intelligenz haben Einfluss auf jede Branche. In der Medizin wird bereits seit langer Zeit auf technologische Unterstützung gesetzt.
Das Kölner Start-up DeepL kann neun Sprachen in 72 Kombinationen maschinell übersetzen.
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