Künstliche Intelligenz und ihr Impact in der Wirtschaft – Übernehmen bald die Maschinen?

Künstliche Intelligenz in Maschinen bereitet vielen Menschen Angst.

Über Künstliche Intelligenz und ihre Auswirkungen in der Wirtschaft wird oft im Zusammenhang mit Befürchtungen diskutiert, dass durch den technologischen Fortschritt Arbeitsplätze verloren gehen. Doch oft sind die Vorstellungen darüber, was Künstliche Intelligenz tatsächlich ist, diffus und manchmal sogar falsch. In diesem Blog-Artikel erfahren Sie, welchen Impact Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft realistischerweise hat und warum statt Ängsten vielmehr die Chancen in den Fokus gerückt werden sollen. Unternehmen, die den Einsatz von Künstlicher Intelligenz erwägen, sollten aufgrund von den eingangs erwähnten Missverständnissen und damit verknüpften Unsicherheiten frühzeitig Aufklärungsarbeit leisten. Oft sind Ängste unbegründet und hemmen vielmehr bei der Einführung von neuen, […]

Weiterlesen

KI-Marketing und die Revolution der Kundenbeziehungen

KI-Marketing wird dabei helfen Kunden noch mehr an sich zu binden und mit der Marke überzeugen zu können.

KI-Marketing entwickelte sich in den letzten Jahren zu einem vielversprechenden Feld, das bislang unmögliche Bereiche erschloss und bei der Realisierung neuer Marktchancen half. In diesem Artikel erklären wir, was KI-Marketing ist, welche Stärken und Vorteile es hat und welche neuen Aufgaben damit durch das Marketing abgedeckt werden können.   

Weiterlesen

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

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.

Weiterlesen

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 nutzen diese Methode. In diesem Blog-Artikel erklären wir anhand von fünf praktischen Anwendungsfällen die hohe Relevanz von Deep Learning.  

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). Vor circa zwei Jahren 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

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

1 2
top