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
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.
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.
Forscher Sebastian Thrun sieht in selbstfahrenden Autos die Zukunft.
Der Nobelpreis für Chemie geht an drei Batterie-Forscher. Wissenschaftler und Start-ups arbeiten seit Langem an einem Akku, der Elektroautos zum Durchbruch verhilft.
Er ist Chef des Hasso-Plattner-Instituts und einer der führenden deutschen Informatiker.
Die neue Batteriezelle soll bis zu dreimal länger halten als die bisherigen Systeme. Sie ist vor allem für den Einsatz in Robo-Taxis gedacht.
Knapp zwei Drittel der Deutschen wollen kein Elektroauto haben, in ein autonomes Fahrzeug würde nur jeder Zweite einsteigen. Kurz vor der IAA 2019 zeigt eine neue Umfrage die Gründe.
Jean de la Verpilliere verspricht, einen Stoff für Lithium-Ionen-Akkus entwickelt zu haben, der es erlaubt, deren Ladezeit auf sechs Minuten zu verkürzen.
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
Autokonzerne wie BMW und Daimler verbünden sich mit Softwarefirmen, um das E-Auto der Zukunft zu entwickeln. Elon Musk will es allein schaffen. Möglicherweise ein gefährliches Spiel.
Bundesforschungsministerin Anja Karliczek will in Münster ein teures Batterieforsc
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
In einer fiktiven Gerichtsverhandlung soll über den Umgang mit selbstfahrenden Autos verhandelt werden.
Kaum eine Stadt experimentiert so konsequent mit neuen Mobilitätskonzepten wie Wien.
„KI-Anwendungen haben einen Reifegrad erreicht, der sie für den praktischen
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