KI: Nach dem Hype
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Elon Musk drückt beim autonomen Fahren auf die Tube. Dem Tesla-Chef nach soll die Level-5-Technologie schon ab Ende 2020 einsatzbereit sein.
Das Tesla-Zusatzpaket für autonomes Fahren wird ab dem 1. Juli 2020 weltweit im Preis steigen. Rund 1.000 US-Dollar mehr als bislang soll das Paket kosten.
In einem Fraunhofer-Institut arbeitet Mario Trapp an der Wirtschaft der Zukunft und an KI. Dabei gehe es um Sicherheit – und um Akzeptanz in der Gesellschaft.
Nils Urbach, Professor für Wirtschaftsinformatik und Strategisches IT-Management an der Universität Bayreuth, Peter Hofmann, Universität Bayreuth und Dominik Protschky, Universität Bayreuth wetten,
Durch eine Instituts-Fusion mit der Technischen Universität Berlin soll die Hauptstadt ein neues Zentrum für Künstliche Intelligenz, Datenanalyse, Big Data und weitere technologische Innovationen w
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
Der “AI Index Report 2019” zeichnet ein klares Bild: Der KI-Boom geht weiter, aber der große Durchbruch auf dem Weg zur Super-KI ist nicht in Sicht.
Facebooks leitender KI-Forscher Jerome Pesenti glaubt, dass Deep Learning schon bald an seine Grenzen stoßen wird.
Bis zur Super-KI dauert es zwar noch eine Weile, aber das schmälert die Leistung aktueller KI-Technologie nicht.
Go-Meister Lee Se-dol, der lange Jahre als bester Go-Spieler der Welt galt, ist zurückgetreten. Der 36-Jährige machte die Google-KI Alphago mitverantwortlich für diesen Schritt.
Kostenlose Fahrten mit Bus oder U-Bahn, die dazu pünktlich unterwegs sind: Was wie eine Utopie klingt, wäre grundsätzlich heute schon möglich.
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.
Googles KI-Abteilung stellt ein neues Verfahren vor, mit dem Menschen digitalisiert und neu ausgeleuchtet in virtuellen Welten platziert werden können.
Als volumenmäßig größte Börse der Welt muss die Nasdaq ständig auf faule Aktivitäten achten. Künftig helfen dabei von Analysten trainierte Algorithmen.
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.
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