KI – eine Aufgabe für das ganze Unternehmen
Nils Urbach, Professor für Wirtschaftsinformatik und Strategisches IT-Management an der Universität Bayreuth, Peter Hofmann, Universität Bayreuth und Dominik Protschky, Universität Bayreuth wetten,
Nils Urbach, Professor für Wirtschaftsinformatik und Strategisches IT-Management an der Universität Bayreuth, Peter Hofmann, Universität Bayreuth und Dominik Protschky, Universität Bayreuth wetten,
Für Deep Learning werden heute meist Grafikprozessoren verwendet. Stärker spezialisierte Hardware aber könnte künstliche Intelligenz stark beschleunigen.
Als volumenmäßig größte Börse der Welt muss die Nasdaq ständig auf faule Aktivitäten achten. Künftig helfen dabei von Analysten trainierte Algorithmen.
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.
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
Automation und Künstliche Intelligenz haben Einfluss auf jede Branche. In der Medizin wird bereits seit langer Zeit auf technologische Unterstützung gesetzt.
ai-port GmbH
Wüllnerstraße 3 | 48149 Münster
mail@ai-port.de | 0251 3900160 | Fax 0251 3900169
Aus Gründen der leichteren Lesbarkeit wird die gewohnte männliche Sprachform bei personenbezogenen Substantiven und Pronomen verwendet. Dies impliziert jedoch keine Benachteiligung eines anderen Geschlechts, sondern soll im Sinne der sprachlichen Vereinfachung als geschlechtsneutral zu verstehen sein.