Die zentrale Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Industrie 4.0

Die Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0 verändert die Vorgehensweisen.

Künstliche Intelligenz in der Industrie 4.0 ist zu einem der wichtigsten Themen in den letzten Monaten geworden. Zugespitzt formuliert hängt davon die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie in den kommenden Jahren ab. In diesem Artikel erfahren Sie, warum Künstlicher Intelligenz in der Industrie 4.0 eine so wichtige Bedeutung zukommt.

Weiterlesen

Machine Learning im Casino: Warum Unternehmen sich für einen Sieg im Poker interessieren sollten

Erfahren Sie in dem Artikel worum es sich beim Machine Learning handelt und welche Rolle dieses beim Pokern spielen kann.

Machine Learning steht im Zentrum des Konkurrenzkampfs Mensch vs. Künstliche Intelligenz (KI). Anfang des Jahres 2017 gab es hier auf Seite der Maschinen einen weiteren, wesentlichen Durchbruch zu verzeichnen. In diesem Blog-Artikel erklären wir, warum dieses Datum bedeutsam ist, was Machine Learning genau ist und warum diese Methode für die Wirtschaft so wichtig ist.

Weiterlesen

Natural Language Processing (NLP): Natürliche Sprache für Maschinen

Natural Language Processing verfolgt an der Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine das Ziel, die natürliche Sprache verständlich zu machen.

Die natürliche, gesprochene Sprache des Menschen ist der direkteste und einfachste Weg zur Kommunikation und zum Austausch zwischen Menschen. Wenn wir mit Maschinen kommunizieren wollen, brauchen wir technische Hilfsinstrumente wie Mäuse, Trackpads, Tastaturen oder ähnliches. Eine Alternative dazu bietet Natural Language Processing.

Weiterlesen

Die Top 10 Data Science Trends 2019 für Versicherungen. Teil 2: Datengetriebene Produkte

In der Versicherungsbranche gibt es innovative Data Science Trends durch Datengetriebene Produkte und Services.

Im ersten Teil der Top 10 Big Data und Data Science Trends 2019  für die Versicherungsbranche haben wir uns mit den Teilbereichen Marketing & Sales sowie mit Prozessstrukturen beschäftigt. Im zweiten Teil geht es konkret um datengetriebene Versicherungsprodukte und Dienstleistungen sowie allgemein um innovative Ansätze in der Versicherungsbranche.

Weiterlesen

Digitale Assistenten in der Praxis: Chatbots erfolgreich in Unternehmen implementieren.

Digitale Assistenten steigern die Kundenzufriedenheit und sind rund um die Uhr erreichbar.

Was können digitale Assistenten heute schon leisten? Wer sich schon einmal mit Siri oder Alexa unterhalten hat, kennt diesen einen Moment der Frustration. Sobald Siri etwas nicht versteht, zeigt sie im besten Fall nur Ergebnisse der Google-Suche. Auch wenn Chatbots und digitale Assistenten immer besser werden, gibt es immer noch Grenzen des Möglichen. Das gilt vor allem dann, wenn Nutzer erwarten, dass ihr Gegenüber auf ähnliche Weise intelligent ist wie sie selbst. Diese Vorstellung ist jedoch problematisch und sorgt für die erwähnten frustrierenden Momente. Der Status quo bei der M2M-Kommunikation: Auch wenn der Versuch, Chatbots miteinander ein Gespräch führen zu lassen, noch […]

Weiterlesen

Wie Künstliche Neuronale Netze die Erfolge des Maschinellen Lernen ermöglichen.

Künstliche Neuronale Netze sind verantwortlich für den Erfolg von Machine Learning.

Künstliche Neuronale Netze oder kurz KNN sind, einfach ausgedrückt, Einheiten zur Informationsverarbeitung. Dabei ist ihr Funktionsprinzip so effektiv, dass sie zu einer der Grundlagen für die Entwicklung Künstlicher Intelligenz wurden – besser gesagt von Maschinellem Lernen. Ihre Besonderheit ist, dass sie nicht auf eine vorab festgelegte, immer gleiche Art und Weise funktionieren – etwa wie ein Taschenrechner –, sondern dass sie lernfähig sind. Darum können sie Eingaben als Grundlage für Berechnungen verarbeiten, die für sich genommen nicht eindeutig sind. Erst in Kombination mit vielen anderen Faktoren liefern sie ein eindeutiges Ergebnis wie beispielsweise bei der Auswertung von Symptomen zur Diagnose von Krankheiten. Link-Tipp: Sie interessieren sich für Machine Learning? Werfen Sie hier einen […]

Weiterlesen

Wie Maschinen sehen lernen – Verfahren zur Bilderkennung

Bilderkennung: Maschinen lernen sehen durch Methoden wie etwa Machine Learning.

Dank neuer intelligenter Analyseverfahren zur Bilderkennung können visuelle Informationen, die eine enorme Quelle für unerschlossenes Wissen darstellen, zugänglich gemacht werden. Dadurch lassen sich zahlreiche Use Cases umsetzen, die auf Verfahren wie „Computer Vision“ beziehungsweise „Image Recognition“ basieren.

Weiterlesen

1 2 3 4
top