Einzelne Talente tragen fast komplette Entwicklung beim Machine Learning
Algorithmia beleuchtet im neuen Report State of Enterprise Machine Learning, womit sich die ML-Entwicklung im Jahr 2020 beschäftigen wird.
Algorithmia beleuchtet im neuen Report State of Enterprise Machine Learning, womit sich die ML-Entwicklung im Jahr 2020 beschäftigen wird.
Machine Learning und Künstliche Intelligenz – kaum ein Thema wird derzeit so heftig diskutiert und weckt derart viele Kontroversen.
Die EU-Kommission lässt geplante Milliardenhilfen mehrerer Mitgliedsstaaten für den Aufbau einer europäischen Batteriezellen-Fertigung zu.
Mit kluger Software will die Formel 1 berechnen, ob ein Überholvorgang erfolgreich wird. Doch dann kommt häufig das Wetter dazwischen.
Wer ein Auto kauft, achtet inzwischen mehr auf digitale Features als auf Finessen der Ingenieurskunst. Techkonzerne wie Tesla, Google und Amazon stechen hier traditionelle Hersteller aus.
Dem Elektroauto wird in der Automobilindustrie jeder vierte oder fünfte Job zum Opfer fallen. Dennoch ist diese Branche eine mit Zukunft.
Selbstlernende Systeme könnten Hoteliers und Gastronomen künftig enorm unterstützen.
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
Teachable Machine erlaubt es auch absoluten Anfängern, maschinelles Lernen einzusetzen. Jetzt hat Google Version 2.0 des kostenlosen Tools vorgestellt.
In vielen Unternehmen führt die IT-Abteilung ein Eigenleben und kämpft mit Altlasten. Zu den besten gehört aber, wer in neuen Strukturen denkt.
Händler setzen Künstliche Intelligenz (KI) vor allem im Marketing, Vertrieb und (Kunden-) Service ein.
Wer maschinelles Lernen sicher machen möchte, muss sich vor allem Gedanken um das maschinelle Lehren machen, findet die Google-Entwicklerin Cassie Kozyrkov.
Besitzer von Elektroautos haben es in Deutschland bislang nicht leicht. Die Regierung will das ändern - und die Wirtschaft stärker in die Pflicht nehmen.
Erfahren Sie, welche Aufgaben bei Data-Science-Projekten durch Automated Machine Learning automatisiert werden können und welche nicht.
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.
Macht uns KI arbeitslos? Bekommen wir die ethischen Fragen in den Griff? Wird die Menschheit dümmer? Über KI wird viel Widersprüchliches gesagt. Eines aber ist sicher: KI kommt im großen Stil.
Den Forschern am OpenAI, einem kommerziellen Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz, ist es gelungen, eine Roboterhand so zu trainieren, dass sie einen sogenannten Zauberwürfel lösen kann.
Boeing hat bekanntgeben, gemeinsam mit Porsche an einem Konzept eines fliegenden autonomen Elektroautos zu arbeiten.
Von künstlichen neuronalen Netzen hat heute jeder schon einmal gehört. In ihrem Schatten gedeihen aber noch andere Arten des maschinellen Lernens.
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