Search
Search Results
-
Schnelles und skalierbares Cloud-Datenmanagement
Die enorme Datenmenge erfordert skalierbare Datenverwaltung für weltweiten Zugriff. Zahlreiche NoSQL-Systeme prägen die komplexe Landschaft. Dieses...
-
Unbemannte Luftfahrtsysteme Zivile Drohnen im Spannungsfeld von Wirtschaft, Recht, Sicherheit und gesellschaftlicher Akzeptanz
Drohnen sind längst von einer vielversprechenden Zukunftstechnologie zu einer etablierten Größe am Himmel geworden. Durch die zunehmenden...
-
Wie künstliche Intelligenz Entscheidungen prägt Eine Multiple-Case-Study über Entscheidungen künstlicher Intelligenz im Kontext von Unternehmen
Viele Organisationstheorien schließen Technik aus der sozialen Welt aus. Dies wird durch lernfähige Algorithmen infrage gestellt, deren Output sich...
-
Maschinelles Lernen für die Ingenieurwissenschaften Einführung in physikalisch informierte, erklärbare Lernverfahren für KI in technischen Anwendungen
Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind omnipräsente Begriffe zur Verbesserung von technischen Prozessen. Die praktische Umsetzung an...
-
Systeme für skalierbares Datenmanagement
Unabhängig von der serverseitigen Architektur ist das skalierbare Datenmanagement die primäre Herausforderung für hohe Leistung. Geschäfts- und...
-
HTTP für global verteilte Anwendungen
Für jede verteilte Anwendung spielt das Netzwerk eine bedeutende Rolle für die Leistung. Im Web ist das zentrale Protokoll HTTP (Hypertext Transfer...
-
Überwachtes Lernen
In diesem Kapitel werden Konzepte des überwachten Lernens besprochen. Dabei wird ein allgemeiner Ansatz für Lernverfahren eingeführt, der als...
-
Die Landschaft des ML
Jede dieser drei Komponenten beinhaltet Designentscheidungen für die Darstellung von Daten, deren Merkmale und Labels, das Modell und die...
-
Empirische Risikominimierung
Kap. 2 diskutierte drei Hauptkomponenten von ML (siehe Abb. 2.1): Datenpunkte, die durch Merkmale...
-
Regularisierung
Viele ML-Methoden verwenden das Prinzip der ERM (siehe Kap. 4), um eine Hypothese aus einem Hypothesenraum zu lernen, indem sie den...
-
Einleitung und Begriffliches
Vom Kleinen zum Großen. Es gibt keinen einfach zu beschreitenden Königsweg, moderne künstliche Intelligenz (KI), insbesondere modern Sprachmodelle,...
-
Wie funktionieren Sprachmodelle?
Was Sprachmodelle verstehen und generieren, kann man aus zwei Perspektiven betrachten. Einerseits verstehen und generieren sie Texte (die...
-
Optimal entscheiden in einer bekannten Umwelt
In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie eine optimale Handlungsstrategie in einer Umwelt mit einer endlichen Anzahl von Zuständen und...
-
Industrie und Gesellschaft im digitalen Wandel
Digitalisierung und Künstliche Intelligenz gelten als die vielleicht größten Zukunftsthemen. Sicher ist: Innovationen aus KI und Digitalisierung...
-
Maschinelle Entscheidungen
Eine Grundherausforderung menschlichen Handelns ist die Notwendigkeit, zu entscheiden.
-
Digitalisierung und KI in der Produktion
Industrie 4.0 und die Künstliche Intelligenz durchdringen immer mehr Abläufe in produzierenden Unternehmen. So hat Mercedes-Benz im September 2020...
-
Maschinelles Lernen
Der Begriff Machine Learning wurde 1959 erstmalig von Arthur Lee Samuel im Zusammenhang mit der Entwicklung eines Dame-Spielprogramms bei IBM...
-
Schlussbemerkung
Dieses Buch sollte einen tieferen Einblick in die Funktionsweise und Nutzung der wichtigsten Transportprotokolle in heutigen Kommunikationssystemen...
-
Forschungsstand
Die organisationswissenschaftlichen Beiträge zum Thema „künstliche Intelligenz“ lassen sich allesamt drei Technikbildern zuordnen, die...
-
Wie Unternehmen mit Unsicherheit umgehen
Wir haben im letzten Kapitel herausgearbeitet, dass künstliche Intelligenz Unsicherheit im Sinne eines Nicht-Wissens über die Zukunft verursacht, das...