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Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.

Nils Urbach, Professor für Wirtschaftsinformatik und Strategisches IT-Management an der Universität Bayreuth, Peter Hofmann, Universität Bayreuth und Dominik Protschky, Universität Bayreuth wetten,

Deutschland hinkt in Sachen Digitalisierung in einigen Bereichen gehörig hinterher.

Mehr Projekte, eine höhere Erfolgsquote und schnellerer Mehrwert - das Internet of Things (IoT) gewinnt in deutschen Unternehmen an Bedeutung und Reife.

Wo liegen die größten Pain Points im digitalen Transformationsprozess? CIOs diskutieren darüber lieber hinter verschlossenen Türen.

Linkedin hat wieder ein Ranking der gefragtesten Skills für 2020 erstellt. Als wichtigsten Hard Skill hat die Karriere-Plattform den Umgang mit der Blockchain identifiziert.

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 neue Internet-Handel wird viele Kaufsüchtige produzieren, die von Privatinsolvenz bedroht sein werden - das ist eine von zehn Prognosen, die Gartner für die digitale Zukunftsgesellschaft wagt.

Facebooks leitender KI-Forscher Jerome Pesenti glaubt, dass Deep Learning schon bald an seine Grenzen stoßen wird.

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.

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.

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.