Spezialisierte KI-Chips sollen Training von Algorithmen beschleunigen
Für Deep Learning werden heute meist Grafikprozessoren verwendet. Stärker spezialisierte Hardware aber könnte künstliche Intelligenz stark beschleunigen.
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
Geht es nach Apple, sollen Augmented-Reality-Brillen das iPhone beerben: 2022 soll das erste AR-Headset, ein Jahr später eine AR-Brille erscheinen.
Auf dem Weg zur Schaffung von KI-Standards will die Object Management Group ein Referenzmodell erarbeiten sowie Arbeitsgruppen und einen Normenrat schaffen.
Seit es das Smartphone gibt, gibt es die Idee von Augmented Reality. In Unterhaltung, Spielen oder Tourismus hat sich das Format etabliert. Im Marketing nicht. Eine Bestandsaufnahme.
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.
Wenden Mitarbeiter Künstliche Intelligenz (KI) nutzbringend an, handelt es sich um Augmented Intelligence.
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.
Er ist Chef des Hasso-Plattner-Instituts und einer der führenden deutschen Informatiker.
Data Analytics ist das neue Heilsversprechen. Was können Unternehmen von Learning Analytics in Hochschulen lernen? Das Magazin CIO zeigt Vorgehen, Methoden und Herausforderungen.
Noch sind smarte Brillen, die Augmented Reality (AR, erweiterte Realität) unterstützen, Zukunftsmusik. Die 2012 vorgestellte Google Glass ist für den Verbraucher noch nicht alltagstauglich, Apple cancelte sein Projekt Anfang des Jahres.
Dennoch beschäftigt sich Samsung intensiv mit dieser Technik und meldete eine AR-Brille in den USA zum Patent an. Im Vergleich zur Google Glass ist das Samsung-Produkt mit einem dicken Rahmen und faltbaren Bügeln ausgestattet. Zunächst allerdings handelt es sich nur um eine Patentanmeldung.
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
Amazon hat vorgelegt, jetzt stellt auch Google für seine Cloud-Kunden die erste Betaversion der Deep Learning Containers vor.
Automation und Künstliche Intelligenz haben Einfluss auf jede Branche. In der Medizin wird bereits seit langer Zeit auf technologische Unterstützung gesetzt.
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