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Wie wird Deep Learning eingesetzt, um komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung zu lösen?
Deep Learning verwendet neuronale Netzwerke, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen. Diese Modelle werden trainiert, um komplexe Merkmale in Bildern oder Sprachdaten zu identifizieren. Durch die Verwendung von Deep Learning können Algorithmen präzisere und effizientere Lösungen für komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung finden. **
Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Automatisierung?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, sich selbstständig weiterzuentwickeln und zu verbessern. Durch Automatisierung können Prozesse effizienter gestaltet und menschliche Arbeitskräfte entlastet werden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Automatisierung wird die Zukunft der Technologie maßgeblich prägen. **
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Künstliche Intelligenz, Fachbücher von Holger Schmidt, Peter BuxmannKünstliche Intelligenz (KI) und insbesondere Algorithmen zum maschinellen Lernen verändern Wirtschaft und Gesellschaft wie keine andere Technologie. Dieses Buch zeigt Entscheidern in Unternehmen, aber auch allen anderen technologiebegeisterten Leserinnen und Lesern, wie KI heute konkret eingesetzt wird und welche ökonomischen Vorteile erzielt werden. Nach einer allgemein verständlichen Einführung in die technischen Grundlagen und die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI bilden zehn Fallstudien den Kern des Buches. Darin stellen Digitalkonzerne ihre KI-Strategien vor und Unternehmen aus den Branchen Automobil, Chemie, Finanzen, Handel und Industrie erläutern, wie sie KI einsetzen. Abschliessend wird komprimiert dargestellt, was Entscheidungsträger aus Wirtschaft und Politik sowie interessierte Bürgerinnen und Bürger über die aktuellen ethischen Debatten rund um das Thema KI heute wissen müssen.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Datenvisualisierung – Grundlagen und Praxis, Fachbücher von Claus O. WilkeProfessionelle Datenvisualisierung: So sprechen und überzeugen Ihre Daten. Herausragendes Grundlagenwerk zum Thema Datenvisualisierung. Einprägsam und anschaulich durch eine Vielzahl von guten und schlechten Beispielen. Hoher Praxisnutzen durch Tipps zu Diagrammtypen, dem Einsatz von Farben und Formen und vielem mehr. Ob Data Scientist, Wissenschaftler, Analyst oder Berater oder einfach jeder, der technische Dokumente oder Berichte erstellen muss: Klare und attraktive Abbildungen bringen Aussagen auf den Punkt. Gelungene oder misslungene Abbildungen haben grossen Einfluss darauf, ob ein Artikel obskur wirkt oder überzeugt, ob jemand einen Zuschuss oder Vertrag erhält oder nicht. Claus O. Wilke bietet in seinem Grundlagenwerk eine systematische Einführung in die Prinzipien, Methoden und Konzepte der Datenvisualisierung - und das sehr praxisnah und anschaulich: durch solide Grundlagen und unzählige gute und schlechte Beispiele. Nach der Lektüre wissen Sie, was professionelle Abbildungen ausmacht: Welche Darstellungsmöglichkeiten gibt es? Wie entwickelt man ein aussagekräftiges Farbschema? Welcher Visualisierungstyp eignet sich am besten für die Geschichte, die Sie erzählen möchten? Wilkes Grundlagenwerk verzichtet bewusst auf Programmcode. Die beschriebenen Konzepte und Prinzipien können - ganz gleich mit welcher Visualisierungssoftware Sie arbeiten - angewendet werden. R-Nutzer finden den Code zu den Abbildungen auf GitHub.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz und die Grenzen menschlicher Autonomie, Fachbücher von Peter ZanderDas Buch untersucht aus philosophischer Perspektive die Frage, ob Künstliche Intelligenz die Autonomie des Menschen untergräbt. Werden wir zunehmend fremdbestimmt, wenn KI für uns entscheidet? Kontingente Eigenschaften wie künstliche Autonomie, Opazität und extreme Geschwindigkeit sind Parameter eines möglichen Kipppunktes, an dem Selbst- in Fremdbestimmung umschlägt: Verantwortung wird fraglich, wenn Entscheidungen nicht nachvollziehbar sind und menschliche Kontrolle verloren geht. Zugleich erschweren autonome KI-Systeme die Bewertung von Informationen hinsichtlich Wahrheit und Verlässlichkeit. Der Autor versteht KI schliesslich als eine Form smarter Macht, die unser Denken, Urteilen und Handeln subtil, oft kaum wahrnehmbar, beeinflusst.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie wirkt sich Deep Learning auf die Entwicklung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz aus?
Deep Learning hat die Entwicklung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz stark vorangetrieben, da es komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen kann. Durch Deep Learning können Algorithmen immer komplexere Aufgaben lösen und bessere Ergebnisse erzielen. Es ermöglicht auch die Automatisierung von Prozessen, die zuvor menschliche Intelligenz erforderten. **
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Können digitale Lernvideos Fachbücher und analoges Lernen ersetzen?
Digitale Lernvideos können eine wertvolle Ergänzung zu Fachbüchern und analogem Lernen sein, da sie visuelle und auditive Elemente bieten und den Lernenden interaktiv einbinden können. Sie können jedoch nicht vollständig Fachbücher und analoges Lernen ersetzen, da sie oft nur einen begrenzten Ausschnitt des Lernstoffes abdecken und nicht die gleiche Tiefe und Breite an Informationen bieten können wie ein Buch. Es ist wichtig, verschiedene Lernmethoden zu kombinieren, um ein umfassendes Verständnis eines Themas zu erreichen. **
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Wie funktioniert die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen? Was sind die Anwendungsgebiete und Herausforderungen in diesem Bereich?
Die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erfolgt durch das Training von Algorithmen mit großen Datensätzen, um Muster und Merkmale von Objekten zu erkennen. Anwendungsgebiete sind unter anderem autonomes Fahren, medizinische Bildgebung und Qualitätskontrolle in der Produktion. Herausforderungen liegen in der Datenvielfalt, der Robustheit gegenüber Veränderungen und der ethischen Verantwortung bei der Nutzung von KI-Systemen. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten. **
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Datenvisualisierung, Fachbücher von Peter Fischer-StabelTechniken der Datenvisualisierung werden mittlerweile in allen Disziplinen eingesetzt. Sie ermöglichen eine effiziente Aufbereitung und Analyse einer exponentiell gewachsenen Informationsmenge und die angemessene Kommunikation komplexer Informationsinhalte in einem visuellen Umfeld. In der vorliegenden Publikation werden wesentliche Felder der Computervisualistik präsentiert und durch Anwendungsbeispiele illustriert: Das Spektrum reicht von elementaren Methoden zur Erstellung von Diagrammen, Infografiken und Kartenwerken über geometrische Modellierung und Bildbearbeitung bis hin zu Augmented und Virtual Reality. Das Buch vermittelt so die Grundlagen der computergestützten Datenvisualisierung. Es ist für Studierende aller Studiengänge geeignet, die sich in das hochdynamische Feld der grafischen Datenverarbeitung einarbeiten und praxisrelevante Visualisierungstechniken kennenlernen möchten. Begleitend zum Buch steht ein E-Learning-Kurs mit Fragen und Antworten für die Prüfungsvorbereitung zur Verfügung.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Datenvisualisierung mit Power BI, Fachbücher von Peter Vogel, Alexander LothDas Fachbuch 'Datenvisualisierung mit Power BI' bietet eine praxisnahe Einführung in die visuelle Datenanalyse. Es richtet sich an alle, die Daten verstehen und effektiv nutzen möchten, sei es für strategische Entscheidungen, analytische Auswertungen oder die Erstellung interaktiver Dashboards. Die Autoren Alexander Loth und Peter Vogel führen den Leser Schritt für Schritt durch die Grundlagen und fortgeschrittene Techniken der Datenvisualisierung. Dabei werden sowohl einfache Balkendiagramme als auch komplexe Clusteranalysen und geografische Darstellungen erläutert. Das Buch legt besonderen Wert auf die praktische Anwendung von Power BI, um aus umfangreichen Datensätzen aussagekräftige Prognosen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Es ist sowohl für Einsteiger als auch für erfahrene Anwender geeignet, da keine speziellen mathematischen Kenntnisse oder Programmiererfahrung vorausgesetzt werden. Die Integration von Copilot erleichtert den Einstieg zusätzlich, indem viele Aufgaben durch natürliche Sprachbefehle gelöst werden können. Leser erhalten fundierte Anleitungen zur Erstellung und zum Teilen von interaktiven Dashboards und Infografiken, die den Weg zu einer datengetriebenen Entscheidungsfindung ebnen.33,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz, Fachbücher von Holger Schmidt, Peter BuxmannKünstliche Intelligenz (KI) und insbesondere Algorithmen zum maschinellen Lernen verändern Wirtschaft und Gesellschaft wie keine andere Technologie. Dieses Buch zeigt Entscheidern in Unternehmen, aber auch allen anderen technologiebegeisterten Leserinnen und Lesern, wie KI heute konkret eingesetzt wird und welche ökonomischen Vorteile erzielt werden. Nach einer allgemein verständlichen Einführung in die technischen Grundlagen und die wirtschaftlichen Auswirkungen von KI bilden zehn Fallstudien den Kern des Buches. Darin stellen Digitalkonzerne ihre KI-Strategien vor und Unternehmen aus den Branchen Automobil, Chemie, Finanzen, Handel und Industrie erläutern, wie sie KI einsetzen. Abschliessend wird komprimiert dargestellt, was Entscheidungsträger aus Wirtschaft und Politik sowie interessierte Bürgerinnen und Bürger über die aktuellen ethischen Debatten rund um das Thema KI heute wissen müssen.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Datenvisualisierung – Grundlagen und Praxis, Fachbücher von Claus O. WilkeProfessionelle Datenvisualisierung: So sprechen und überzeugen Ihre Daten. Herausragendes Grundlagenwerk zum Thema Datenvisualisierung. Einprägsam und anschaulich durch eine Vielzahl von guten und schlechten Beispielen. Hoher Praxisnutzen durch Tipps zu Diagrammtypen, dem Einsatz von Farben und Formen und vielem mehr. Ob Data Scientist, Wissenschaftler, Analyst oder Berater oder einfach jeder, der technische Dokumente oder Berichte erstellen muss: Klare und attraktive Abbildungen bringen Aussagen auf den Punkt. Gelungene oder misslungene Abbildungen haben grossen Einfluss darauf, ob ein Artikel obskur wirkt oder überzeugt, ob jemand einen Zuschuss oder Vertrag erhält oder nicht. Claus O. Wilke bietet in seinem Grundlagenwerk eine systematische Einführung in die Prinzipien, Methoden und Konzepte der Datenvisualisierung - und das sehr praxisnah und anschaulich: durch solide Grundlagen und unzählige gute und schlechte Beispiele. Nach der Lektüre wissen Sie, was professionelle Abbildungen ausmacht: Welche Darstellungsmöglichkeiten gibt es? Wie entwickelt man ein aussagekräftiges Farbschema? Welcher Visualisierungstyp eignet sich am besten für die Geschichte, die Sie erzählen möchten? Wilkes Grundlagenwerk verzichtet bewusst auf Programmcode. Die beschriebenen Konzepte und Prinzipien können - ganz gleich mit welcher Visualisierungssoftware Sie arbeiten - angewendet werden. R-Nutzer finden den Code zu den Abbildungen auf GitHub.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie wird Deep Learning eingesetzt, um komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung zu lösen?
Deep Learning verwendet neuronale Netzwerke, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und zu lernen. Diese Modelle werden trainiert, um komplexe Merkmale in Bildern oder Sprachdaten zu identifizieren. Durch die Verwendung von Deep Learning können Algorithmen präzisere und effizientere Lösungen für komplexe Probleme in Bereichen wie Bilderkennung und Spracherkennung finden. **
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Automatisierung?
Maschinelles Lernen ermöglicht es künstlicher Intelligenz, sich selbstständig weiterzuentwickeln und zu verbessern. Durch Automatisierung können Prozesse effizienter gestaltet und menschliche Arbeitskräfte entlastet werden. Die Kombination von maschinellem Lernen und Automatisierung wird die Zukunft der Technologie maßgeblich prägen. **
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Wie wirkt sich Deep Learning auf die Entwicklung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz aus?
Deep Learning hat die Entwicklung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz stark vorangetrieben, da es komplexe Muster in großen Datenmengen erkennen kann. Durch Deep Learning können Algorithmen immer komplexere Aufgaben lösen und bessere Ergebnisse erzielen. Es ermöglicht auch die Automatisierung von Prozessen, die zuvor menschliche Intelligenz erforderten. **
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Können digitale Lernvideos Fachbücher und analoges Lernen ersetzen?
Digitale Lernvideos können eine wertvolle Ergänzung zu Fachbüchern und analogem Lernen sein, da sie visuelle und auditive Elemente bieten und den Lernenden interaktiv einbinden können. Sie können jedoch nicht vollständig Fachbücher und analoges Lernen ersetzen, da sie oft nur einen begrenzten Ausschnitt des Lernstoffes abdecken und nicht die gleiche Tiefe und Breite an Informationen bieten können wie ein Buch. Es ist wichtig, verschiedene Lernmethoden zu kombinieren, um ein umfassendes Verständnis eines Themas zu erreichen. **
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Künstliche Intelligenz und die Grenzen menschlicher Autonomie, Fachbücher von Peter ZanderDas Buch untersucht aus philosophischer Perspektive die Frage, ob Künstliche Intelligenz die Autonomie des Menschen untergräbt. Werden wir zunehmend fremdbestimmt, wenn KI für uns entscheidet? Kontingente Eigenschaften wie künstliche Autonomie, Opazität und extreme Geschwindigkeit sind Parameter eines möglichen Kipppunktes, an dem Selbst- in Fremdbestimmung umschlägt: Verantwortung wird fraglich, wenn Entscheidungen nicht nachvollziehbar sind und menschliche Kontrolle verloren geht. Zugleich erschweren autonome KI-Systeme die Bewertung von Informationen hinsichtlich Wahrheit und Verlässlichkeit. Der Autor versteht KI schliesslich als eine Form smarter Macht, die unser Denken, Urteilen und Handeln subtil, oft kaum wahrnehmbar, beeinflusst.39,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Jörg FrochteMaschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermassen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, unter anderem Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn beziehungsweise Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurden aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt.39,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Maschinelles Lernen, Fachbücher von Rudolf JägerDas Buch "Maschinelles Lernen" von Rudolf Jäger bietet eine umfassende Einführung in die praktischen Anwendungen des maschinellen Lernens, insbesondere für die Entwicklung von Empfehlungs- und Entscheidungssystemen. Es ist klar strukturiert und anwendungsorientiert, sodass Leser*innen die Konzepte direkt auf ihre eigenen Projekte übertragen können. Die umfangreiche Sammlung an Beispielen aus den Bereichen Supervised und Unsupervised Learning ermöglicht es, schnell die geeigneten Methoden für spezifische Anforderungen zu identifizieren. Jedes Kapitel kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Implementierungen und gut dokumentierten Python-Codebeispielen, die auf der Bibliothek scikit-learn basieren. Ein besonderer Fokus liegt auf dem Design und der Umsetzung von Empfehlungssystemen, wobei die Stärken und Grenzen der verschiedenen Algorithmen erläutert werden. Abschliessend werden die notwendigen Schritte zur Integration von Machine-Learning-Lösungen in industrielle Prozesse behandelt, um sicherzustellen, dass die entwickelten Modelle nicht nur funktionieren, sondern auch echten Mehrwert bieten.49,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz und Robotik, Fachbücher von Christian Heinze, Björn Steinrötter, Martin EbersDas Fachbuch "Künstliche Intelligenz und Robotik" bietet eine umfassende und fundierte Analyse der rechtlichen Fragestellungen, die sich aus der Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik ergeben. Es richtet sich an Fachleute aus den Bereichen Wirtschaft, Wissenschaft und Recht und beleuchtet die Herausforderungen, die mit der bevorstehenden europäischen KI-Verordnung ab August 2024 einhergehen. Das Werk gliedert sich in mehrere Abschnitte, die sowohl technische als auch regulatorische Aspekte behandeln. Zudem werden spezifische rechtliche Implikationen in verschiedenen Rechtsgebieten wie Vertragsrecht, Zivilrecht, Verbraucherrecht und Datenschutz behandelt. Anwendungsbeispiele aus der Praxis, wie Legal Tech und Smart Contracts, runden das Buch ab und bieten wertvolle Einblicke in die zukünftige Entwicklung dieser Technologien.229,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie funktioniert die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen? Was sind die Anwendungsgebiete und Herausforderungen in diesem Bereich?
Die Automatisierung von Objekterkennung durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erfolgt durch das Training von Algorithmen mit großen Datensätzen, um Muster und Merkmale von Objekten zu erkennen. Anwendungsgebiete sind unter anderem autonomes Fahren, medizinische Bildgebung und Qualitätskontrolle in der Produktion. Herausforderungen liegen in der Datenvielfalt, der Robustheit gegenüber Veränderungen und der ethischen Verantwortung bei der Nutzung von KI-Systemen. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten. **
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