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Mit unserem Gehirn können es Computer noch lange nicht aufnehmen.

Nils Urbach, Professor für Wirtschaftsinformatik und Strategisches IT-Management an der Universität Bayreuth, Peter Hofmann, Universität Bayreuth und Dominik Protschky, Universität Bayreuth wetten,

Einer aktuellen Umfrage zufolge sieht knapp ein Viertel der deutschen Unternehmen in der Digitalisierung eine Bedrohung für ihre aktuellen Geschäftsmodelle.

Kundenorientierte Anwendungen auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) finden immer mehr Beachtung.

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.

Go-Meister Lee Se-dol, der lange Jahre als bester Go-Spieler der Welt galt, ist zurückgetreten. Der 36-Jährige machte die Google-KI Alphago mitverantwortlich für diesen Schritt.

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.

Kunden- und Mitarbeitererfahrung sind in vielen Unternehmen zwei wichtige Antreiber und führen unabhängig voneinander zu jeweils tiefgreifenden Beziehungen.

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

Der digitale Gesundheitsmarkt in Europa wächst voraussichtlich bis 2025 auf rund 155 Milliarden Euro.

Eins steht fest: Digitale Transformation verträgt kein Stückwerk.

Eine erfolgreiche digitale Transformation braucht qualifizierte Mitarbeiter. Das bedeutet: Führungskräfte und Mitarbeiter müssen gezielt geschult werden.

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.