KI und Machine Learning bestimmen die kommende Dekade
Rudolf Schuler, Vice President Partner & Alliances DACH bei Sage, ist Fasziniert vom Fortschritt in der IT-Branche und geht davon aus, dass Künstliche Intelligenz und Machine Learning die komme
Rudolf Schuler, Vice President Partner & Alliances DACH bei Sage, ist Fasziniert vom Fortschritt in der IT-Branche und geht davon aus, dass Künstliche Intelligenz und Machine Learning die komme
Was wir heute für Innovationen halten, treibt die Menschheit zum Teil schon seit langem um. Umgekehrt können wir an Trends erkennen, was in Zukunft unser Leben prägen wird.
Dank maschinellem Lernen werden digitale Assistenten immer smarter. Die dafür benötigte Datenerfassung muss aber nicht privatsphärenfeindlich sein.
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
Aktuelle Erfolge mit Maschinenlernen erwecken den Eindruck, Computer würden immer intelligenter. Doch ein wichtiger Experte für das Gebiet ist anderer Meinung.
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.
Mit kluger Software will die Formel 1 berechnen, ob ein Überholvorgang erfolgreich wird. Doch dann kommt häufig das Wetter dazwischen.
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.
Deutschland steht nach Einschätzung eines Experten "nur noch ein kleines Zeitfenster von zwei bis drei Jahren" zur Verfügung, um sich bei Künstlicher Intelligenz eine weltweit führende Position auf
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 einem Strategiepapier warnt das Auswärtige Amt ungewöhnlich eindringlich vor einer Bedrohung durch den Aufstieg von IT-Autokratien und der steigenden Macht der IT-Industrie.
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.
Virtuelle Realität, Nanotechnologie, künstliche Intelligenz: Was in Science-Fiction-Filmen meist in ferner Zukunft spielt, könnte unsere Medizin schon bald revolutionieren. Davon ist Prof. Dr.
Im Interview erläutert Frank Brinkmann, Vice President SAP Consulting von Arvato Systems, den Trend zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Handel.
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.
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