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Maschinelles Lernen
The increasing digitalization, as well as the ubiquitous availability of data, are currently transforming the economy, the lives of consumers, and...
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Einsatz von KI im Unternehmen IT-Ansätze für Design, DevOps, Governance, Change Management, Blockchain und Quantencomputing
Ihr Unternehmen hat sich für KI entschieden. Glückwunsch, was nun? Dieses praktische Buch bietet einen ganzheitlichen Plan für die Implementierung...
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KI-Informationsarchitektur
In diesem Kapitel erfahren Sie mehr über die spezifische Rolle der Informationsarchitektur (IA) bei der Bereitstellung einer zuverlässigen und...
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Theoretische Grenzen
Maschinelles Lernen mit probabilistischen Algorithmen erweist sich zum Erlernen elementarer Rechenregeln als ungeeignet. Aber auch bei...
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Klassifizierung von Künstlicher Intelligenz
KI-Technologien sind Methoden und Verfahren, die es technischen Systemen ermöglichen, selbständig Probleme zu lösen und aus Daten und Aktionen zu...
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Von Industrie 4.0 zu Industrie 5.0 – Idee, Konzept und Wahrnehmung
In the rapidly evolving landscape of industrial automation, the emergence of Industry 5.0 (I5.0) signals a paradigm shift towards a more...
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Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Eine nichttechnische Einführung
Künstliche Intelligenz berührt fast jeden Teil Ihres Alltags. Auch wenn Sie auf den ersten Blick annehmen, dass Technologien wie intelligente...
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Bildverarbeitung für die Medizin 2021 Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, Regensburg, March 7-9, 2021
In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2021...
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Grundlagen des Bestärkenden Lernens
Im folgenden Kapitel soll das Themengebiet des bestärkenden Lernens theoretisch fundiert werden. Das bestärkende Lernen ordnet sich dem maschinellen...
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Neuronale Netze
Künstliche neuronale Netze imitieren die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns. Sie bestehen aus Neuronen (Knoten), die über gewichtete Kanten mit...
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Nichtparametrische Methoden
Nichtparametrische Methoden beim maschinellen Lernen sind statistische Methoden, die keine Annahmen über die Verteilung der Daten in der...
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Schlüsselkonzepte von ML, DL und Entscheidungsoptimierung
Im Anschluss an die Entwicklung der KI im vorherigen Kapitel widmet sich dieses Kapitel den Schlüsselkonzepten des maschinellen Lernens (ML), des...
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DLT im Energiesektor – Wie blockchainbasierte Werkzeuge und maschinelles Lernen ein dekarbonisiertes Energiesystem möglich machen
Im vorliegenden Kapitel werden die Einsatzmöglichkeiten von DLT im Energiesektor skizziert und anhand des Allgäu Microgrid Projektes werden...