Produkt zum Begriff Digitalen:
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Rey, Günter Daniel: Lehren und lernen mit digitalen Medien
Lehren und lernen mit digitalen Medien , Aktueller Überblick der Theorien und Gestaltungsempfehlungen zum Lehren und Lernen mit digitalen Medien auf Basis aktueller empirischer Befunde aus Metaanalysen und Experimentalserien Das Forschungsfeld zum Lehren und Lernen mit digitalen Medien hat sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt. Zahlreiche experimentelle Studien und Metaanalysen bilden inzwischen die empirische Grundlage der einzelnen Gestaltungseffekte und der ihr zugrunde liegenden (Rahmen-)Modelle und (Rahmen-)Theorien. Darüber hinaus wurden weitere Gestaltungsprinzipien postuliert und empirisch überprüft, was zu einer Zunahme von Gestaltungsempfehlungen für das Lernen, vor allem das multimediale Lernen, geführt hat. Neue Messinstrumente wurden konzipiert und validiert und lassen sich in zukünftigen Forschungsarbeiten zum Lehren und Lernen mit digitalen Medien nun gewinnbringend einsetzen. Von zentraler Bedeutung für die Weiterentwicklung des Forschungsfeldes ist die Perspektivenerweiterung, die neben der Untersuchung kognitiver Prozesse beim Lehren und Lernen nun auch motivationale und emotionale sowie neuerdings auch soziale und kulturelle Prozesse in den Blick nimmt. Dieser Entwicklung trägt dieses Herausgeberwerk Rechnung. Es fokussiert auf folgende Themen: Wie Informationen verarbeitet und gespeichert werden Warum Lernen nicht nur ein kognitiver Prozess ist Whiteboard-Animationen Pädagogische Agenten Lehren und Lernen mit Beispielen Digitale Lernspiele Intelligente Systeme für das Lehren und Lernen Ein faszinierender Einblick in den aktuellen Stand der Forschung für alle Lernenden und Dozierenden, Praktikerinnen und Praktiker sowie Forschende. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles 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, u.a. 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 bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde 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. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
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Geschichtskulturen im digitalen Wandel?
Geschichtskulturen im digitalen Wandel? , Die in diesem Band versammelten Beiträge widmen sich aktuellen Fragen zu Geschichtskultur und digitalem Wandel: Was passiert mit gesellschaftlich geteilten Geschichten, wenn sich Öffentlichkeit und gesellschaftliche Aushandlungsprozesse immer mehr in den digitalen Raum verlagern und sogar zum Ausgangspunkt dieser werden? Wie interagieren eine neue Kultur der Digitalität und Geschichtskultur(en) miteinander? Welche Entwicklungen nehmen geschichtskulturelle Institutionen, wie Geschichtsunterricht und Museen, welchen Einfluss haben Social Medias in der Geschichtskultur und wie verändert das alles den Möglichkeitsraum für das historische Lehren und Lernen? , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Theorien des digitalen Kapitalismus
Theorien des digitalen Kapitalismus , Verändert sich der Kapitalismus grundlegend angesichts der gegenwärtigen Digitalisierungsschübe? Konjunktur haben jedenfalls theoretische Analysen und Zeitdiagnosen, die sich der Charakterisierung eines digitalen Kapitalismus widmen. Der vorliegende Band bietet erstmals einen Überblick über diese unterschiedlichen Theorien und Debatten und lotet entlang der Felder Arbeit und Ökonomie, Politik und Subjekt die Formen und Auswirkungen des Kapitalismus im Zeitalter der Digitalisierung aus. Mit Beiträgen u. a. von Emma Dowling, Helen Hester, Ursula Huws, Kylie Jarrett, Oliver Nachtwey, Nick Srnicek, Philipp Staab und Jamie Woodcock. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20231120, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: suhrkamp taschenbücher wissenschaft#2415#, Redaktion: Carstensen, Tanja~Schaupp, Simon~Sevignani, Sebastian, Seitenzahl/Blattzahl: 533, Keyword: Arbeit; Digitalisierung; Kapitalismus; STW 2415; STW2415; suhrkamp taschenbuch wissenschaft 2415; Ökonomie, Fachschema: Soziologie~Wirtschaftstheorie~International (Wirtschaft)~Wirtschaft / Fremde Länder, Internationales~Wirtschaftspolitik, Fachkategorie: Wirtschaftstheorie und -philosophie~Internationale Wirtschaft~Wirtschaftspolitik, politische Ökonomie, Thema: Verstehen, Warengruppe: TB/Sozialwissenschaften allgemein, Fachkategorie: Soziologie, Thema: Auseinandersetzen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Suhrkamp Verlag AG, Verlag: Suhrkamp Verlag AG, Verlag: Suhrkamp Verlag AG, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 177, Breite: 108, Höhe: 28, Gewicht: 318, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0100, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 2876612
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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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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.
Ähnliche Suchbegriffe für Digitalen:
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Gestörte Bindungen in digitalen Zeiten
Gestörte Bindungen in digitalen Zeiten , Wie die digitale Welt unsere Beziehungen verändert Die Digitalisierung hat die zwischenmenschlichen Beziehungen in fast allen Lebensbereichen verändert. Zwischen Eltern und ihren Kindern, zwischen Schüler:innen und Lehrer:innen, unter Jugendlichen, in einer Paarbeziehung oder im beruflichen Umfeld - die Kommunikation findet heute über Smartphones und Social-Media-Plattformen statt. Dieser Band untersucht, inwieweit die Intensität der Online-Beziehungen zu Bindungsproblemen oder sogar zu Störungen führt und wie in Beratungen oder Therapien damit umgegangen werden kann. ¿ Wie verändert es Menschen, wenn sie im Internet versinken? ¿ Welche Rolle spielt Einsamkeit und was macht Online-Dating oder Sexting mit uns? ¿ Hat es für Babys Folgen, wenn ihre Eltern öfter auf das Smartphone als in ihre Augen schauen? ¿ Wie funktionieren digitale Therapien und wie gut sind sie? Diese und weitere Fragen werden von international renommierten Expert:innen diskutiert und beantwortet. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230916, Produktform: Leinen, Redaktion: Brisch, Karl Heinz, Seitenzahl/Blattzahl: 205, Keyword: Bindung; Bindungsforschung; Bindungstheorie; Cyberbullying; Digitalisierung; Entwicklungspsychologie; Ghosting; Homeoffice; Homeschooling; Online-Beratung; Online-Sucht; Onlinedating; Onlinetherapie; Psychologie, Fachschema: Entwicklungspsychologie~Psychologie / Entwicklung~Pädagogik / Pädagogische Psychologie~Pädagogische Psychologie~Psychologie / Pädagogische Psychologie~Psychotherapie - Psychotherapeut~Therapie / Psychotherapie, Fachkategorie: Entwicklungspsychologie~Pädagogische Psychologie, Fachkategorie: Psychotherapie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Klett-Cotta Verlag, Verlag: Klett-Cotta, Länge: 233, Breite: 162, Höhe: 27, Gewicht: 559, Produktform: Gebunden, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Ähnliches Produkt: 9783608892727 9783608960334 9783608984279, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0012, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2884837
Preis: 40.00 € | Versand*: 0 € -
Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 28.00 € | Versand*: 0 € -
Generative Künstliche Intelligenz
Generative Künstliche Intelligenz , Generative Künstliche Intelligenz beschreibt eine Klasse von KI-Systemen, die in der Lage sind, aus großen Datenmengen zu lernen und auf dieser Grundlage neue, bisher nicht gesehene Inhalte zu generieren, wie beispielsweise Texte, Bilder, Musik oder Videos. Dabei wird die Generierungskapazität der KI mit dem Ziel eingesetzt, kreative Prozesse zu unterstützen, neue Ideen zu generieren und innovative Lösungsansätze zu liefern. Trotz ihrer beeindruckenden Fähigkeiten haben generative KI-Systeme auch ihre Herausforderungen, wie die Kontrolle über den generierten Inhalt, das Verständnis von Kontext und Bedeutung sowie ethische Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung von generativer KI. Der Band gibt einen Überblick über generative KI-Systeme und beleuchtet die Auswirkungen auf das Management von Innovationen, Wirtschaft, Bildung und Gesellschaft. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 € -
Das neue Recht der digitalen Dienste
Das neue Recht der digitalen Dienste , Der Digital Services Act (DSA) bildet als Nachfolger der E-Commerce-Richtlinie das europäische "Grundgesetz für Online-Dienste". Die Neuregelungen umfassen Verpflichtungen für Anbieter:innen digitaler Dienste zum Schutz der gewerblichen und privaten Nutzer:innen, um sicherzustellen, dass Aktivitäten, die offline illegal sind, auch im Online-Umfeld verboten bleiben. Die Neuregelungen rechtzeitig verstehen Das Handbuch vermittelt zu einem frühen Zeitpunkt Anwendungsklarheit sowohl für die Unternehmen, die Online-Dienste anbieten, als auch für die gewerblichen Nutzer:innen digitaler Dienste. Es klärt verständlich und rechtssicher, welche Anbieter:innen (Vermittlungs- und Hostingdienste, Online-Plattformen) unter welchen Voraussetzungen konkret betroffen sind, welche Verpflichtungen (etwa Transparenz-, Melde- und Risikomanagement-Pflichten) welche Anbieter:innen einhalten müssen, welche Neuerungen für die Haftung im Internet gelten, wie gewerbliche Nutzer:innen gegen Anbieter:innen digitaler Dienste vorgehen können und welche Konsequenzen bei Verstößen drohen. Zielgruppen Unternehmensjurist:innen, Unternehmen, Rechtsanwaltschaft, Aufsichtsbehörden, Wirtschafts- und Verbraucherverbände, Versicherungen, Forschungseinrichtungen, Europäische Institutionen, Nichtregierungsorganisationen. Expertenwissen Herausgegeben wird das Werk von Rechtsanwalt Dr. Torsten Kraul, LL.M. (London), der ein erfahrener und renommierter Experte auf dem Gebiet der Digitalisierung mit einem besonderen Schwerpunkt auf der Beratung zu digitalen Geschäftsmodellen und neuen Technologien ist. Auch die Autor:innen sind Expert:innen auf dem Gebiet des Digitalrechts: Dr. Marvin Bartels, Rechtsanwalt, Berlin | Dr. Torsten Kraul, LL.M. (London), Rechtsanwalt, Berlin | Dr. Niklas Maamar, Rechtsanwalt, Berlin | Konstantina Nathanail, Berlin | Patrick Neidinger, LL.M. (University of Southern California), Rechtsanwalt, München | Dr. Julia Wildgans, München , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 1. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230209, Produktform: Kartoniert, Beilage: broschiert, Redaktion: Kraul, Torsten, Auflage: 23001, Auflage/Ausgabe: 1. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 216, Keyword: Regulierung; aw; digitales Recht; digital; Digitalrecht; Online-Werbung; Transparenz; Entfernung von Inhalten; Sperrung von Inhalten; Widerspruchsmöglichkeiten; "Notice and Take Down"-Verfahren; Illegale Online-Inhalte; Verbraucherschutz; Vermittler; Gesetz über digitale Dienste; Digitale Diensteanbieter, Fachschema: Europa / Europäische Union~Europäische Union - EU~Europarecht~Internationales Recht / Europarecht~Handelsrecht~International (Recht)~Internationales Recht, Fachkategorie: Internationales Recht, Region: EU, Europäische Union, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Nomos Verlagsges.MBH + Co, Verlag: Nomos Verlagsges.MBH + Co, Verlag: Nomos, Länge: 227, Breite: 153, Höhe: 14, Gewicht: 357, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0010, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 59.00 € | Versand*: 0 €
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche 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 können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden.
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten.
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz.
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche 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 können sie bei der Betrugsprävention und der Analyse von Markttrends eingesetzt werden. In der Automobilindustrie werden sie für autonomes Fahren und die Optimierung von Produktionsprozessen genutzt, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden.
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