KI: Nach dem Hype
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.
Alle schauen allen beim Arbeiten zu: Die Chefin einer Personalberatung erzählt, wie ihre Mitarbeiter sich nun digital in Szene setzen und welches Verhalten ihr missfällt.
Die Corona-Pandemie bedeutet seismische Verschiebungen für nahezu alle Branchen. Jetzt wird die Wirtschaft wieder hochgefahren, viele alte Gewissheiten jedoch werden auf der Strecke bleiben.
Zu Hause wird weniger gearbeitet als im Büro? Das ist Quatsch. Dank des Coronavirus werden Chefs nun dazu gezwungen, umzudenken.
Die Autoindustrie setzt bei der Elektromobilität heute voll auf Lithium-Ionen-Technik. Doch die hat gravierende Nachteile. Forscher haben Alternativen im Blick.
Immer mehr Unternehmen geben mehr und mehr Verantwortung in die Teams. Diese Änderung erfolgt nicht immer reibungsfrei.
Bedingt durch die digitale Transformation oder einen Generationenwechsel durchlaufen immer mehr Unternehmen fundamentale Veränderungsprozesse.
Mit der Digitalisierung verändert sich auch die Rolle der Führungskräfte. Wie, wissen allerdings nur die wenigsten.
Australische Forscher haben einen Akku entwickelt, der Elektro-Autos eine Reichweite von 1.000 Kilometern und Smartphones eine Laufzeit von fünf Tagen bringen soll.
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
Die EU-Kommission lässt geplante Milliardenhilfen mehrerer Mitgliedsstaaten für den Aufbau einer europäischen Batteriezellen-Fertigung zu.
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.
Wir leben in einer Wissensgesellschaft. Wissen und der Umgang damit kann für jedes Unternehmen wichtige Wettbewerbsvorteile am Markt bringen.
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.
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