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.

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Der stationäre Handel als Profiteur von Machine Learning

Mit Machine Learning kann der stationäre Handel viele Prozesse optimierten.

Der stationäre Handel könnte der Gewinner von den Entwicklungen im Bereich Machine Learning oder allgemein von Künstlicher Intelligenz sein. Erfahren Sie in diesem Blog-Artikel, warum und wie gerade der Stationäre Handel von der Digitalisierung und Data-Science-Lösungen profitieren kann.

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Deep Learning in der Praxis: 5 Anwendungsfälle für Deep-Learning-Algorithmen

Deep Learning als wichtige Methode im Bereich Data Science.

Deep Learning ist eine Data-Science-Methode, die insbesondere im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz eine große Bedeutung spielt. Immer mehr Anwendungen im Alltag wie Gesichtserkennungssoftware in Smartphone-Kameras fußen auf Deep Learning. In diesem Blog-Artikel erklären wir anhand von fünf praktischen Anwendungsfällen die hohe Relevanz von Deep Learning.  

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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.

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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 […]

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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.

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Speaker für das Data Festival 2019 in München gesucht

Data Festival 2019 Speaker gesucht

Das Data Festival geht nach seinem erfolgreichen Start 2018 in die zweite Runde. Die Konferenz ist die erste Plattform im deutschsprachigen Raum, die Daten-Experten miteinander vernetzt und den gegenseitigen Austausch fördert. Speaker können sich bis zum 7. Oktober 2018 für die Konferenz bewerben.

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