Künstliche Intelligenz – eine Einführung (eBook)
242 Seiten
Vogel Communications Group GmbH & Co. KG (Verlag)
978-3-8343-6273-5 (ISBN)
Das Buch bietet eine fundierte Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und der neuronalen Netze. Es will Ängste nehmen und Unternehmen Mut machen, sich mit den zahlreichen Anwendungsfeldern von Künstlicher Intelligenz zu beschäftigen. So werden mögliche Einsatzgebiete sowie mittel- und langfristige Entwicklungen anhand von Beispielen aus der Unternehmenspraxis veranschaulicht. Zudem wirft das Buch einen Blick auf systemimmanente Risiken und Nebenwirkungen – denn die Grenzen der Technologie zu kennen, hilft, Enttäuschungen bei Entwicklung und Nutzung vorzubeugen. Abschließend werden pragmatische Wege dargelegt, wie Unternehmen die Potenziale von Künstlicher Intelligenz erkennen und strategisch umsetzen können.
•Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
•Technologische und ökonomische Trends und Treiber
•Anwendungsfelder inkl. 10 Praxiscases u.a. aus den Bereichen Predictive
Maintenance, Augmented Reality und Autonome Robotik
•Risiken und Nebenwirkungen wie Nachvollziehbarkeit, Prognostizierbarkeit,
Verantwortung, Missbrauch
•Umsetzungsstrategien für Unternehmen: Potenziale erkennen und nutzen
Erscheint lt. Verlag | 31.10.2021 |
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Sprache | deutsch |
Themenwelt | Technik |
Schlagworte | Autonome Entscheidungsfindung, Automatische Entscheidungssysteme, Predicitive Maintenance, Dynamic Pricing, Autonomes Fahren, Assistiertes Fahren, Teilautomatisiertes Fahren, Hochautomatisiertes Fahren, Vollautomatisiertes Fahren, • Digitaler HR-Assistent, Chatbot, Virtual reality, Digital Reality, Mixed Reality, Diminished Reality, Maschinelles Lernen, Deepfakes, Künstliche Identitäten, Social Engineering, • Einzwecksysteme, Automatische Entscheidungssysteme, Autonome Roboter, Mehrzwecksysteme, Sprachgenerator, Textgenerator, Augmented Reality, Digitaler Assistent, Superintelligenz • Ethische Leitlinien, KI, Artificial Intelligence, AI, KI-Anwendungen, Informatik, Turing Test, Neuronale Netze, Bayessche Netze, Regression, Kernel-Methoden, • Geschäftsmodell-Innovation, Architektonische Innovation, Inkrementelle Innovation, Technologische Innovation, Ad Targeting, Lead Scoring, Predictive Service, Marketing Automation, Automatisierung, TRIZ, SixSigma DFSS, • Künstliche Intelligenz, Programmierte Systeme, Lernende Systeme, Starke Künstliche Intelligenz, Schwache Künstliche Intelligenz, Mathematische Verfahren, Rechenleistung, Datenmengen, Algorithmen • Scrum, Extreme Programming, Kanban, Lean Thinking, SAFe, Erklärbare KI • Stützvektormaschinen, Wissensbasierte Systeme, Entscheidungsbäume, Nächste-Nachbarn-Klassifikation, Rechenkapazität, Speicherkapazität, Lernende Maschinen, Descriptive Analytics, Diagnostic Analytics, Predictive Analytics, Prescriptive Analytics, Supervis • Umsetzungsstrategien, Innovationslandschaft, Potenziale, Machbarkeit, Prototypen bauen, Lean Businessplan, KI-Systeme, Agile Softwareentwicklung, Data Mining, • Unsupervised Learning, Reinforcement Learning, Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Bestärkendes Lernen, Halo-Effekt, Ankereffekt, Heuristiken, Risikobeurteilung, Big Data, |
ISBN-10 | 3-8343-6273-5 / 3834362735 |
ISBN-13 | 978-3-8343-6273-5 / 9783834362735 |
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