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Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.

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

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

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.

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.

Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.

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

In Deutschland arbeiten immer weniger Menschen für Unternehmen, die an Tarifverträge gebunden sind.

Seit 19 Jahren befragen die Berliner Marktforscher des Trendence Instituts IT-Studenten und Absolventen nach ihren Traumarbeitgebern.

Automation und Künstliche Intelligenz haben Einfluss auf jede Branche. In der Medizin wird bereits seit langer Zeit auf technologische Unterstützung gesetzt.