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DATAHUB1000 zur lokalen und Fernüberwachung
DATAHUB1000 zur lokalen und Fernüberwachung- Überwachung und Steuerung von Batch-Wechselrichtern auf lokaler und Fernbasis - Implementierung von intelligenten Exportkontrollen, DRM-Kontrollen und Rundsteuerungen für Batch-Wechselrichter - Kompatibilität mit Datenspeichern hoher Kapazität - Unterstützung des IEC104-Protokoll.
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Künstliche Intelligenz in Unternehmen (Marr, Bernard)
Künstliche Intelligenz in Unternehmen , Bernard Marr bietet einen faszinierenden Blick darauf, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen zur Problemlösung einsetzen. Es präsentiert 50 Fallstudien zu aktuellen Situationen und zeigt praktische Anwendungen für Probleme, mit denen Unternehmen auf der ganzen Welt konfrontiert sind. Das sich schnell entwickelnde Gebiet der Künstlichen Intelligenz hat sich über Forschungslabore und Informatikabteilungen hinaus ausgedehnt und seinen Weg in das Mainstream-Geschäftsumfeld gefunden. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden als die wichtigsten modernen Business-Trends zur Steigerung des Erfolgs genannt. KI wird in Bereichen wie Bankwesen und Finanzen, Social Media und Marketing eingesetzt. Diese Technologie bietet außerdem innovative Lösungen für Unternehmen aller Größen, Branchen und Industrien. Dieses spannende und aktuelle Buch untersucht eine Vielzahl von Fällen, die veranschaulichen, wie Unternehmen KI einsetzen, um die Leistung und Effizienz zu steigern, Marktpräferenzen zu analysieren und vieles mehr. Unternehmen, die dabei betrachtet werden, sind zum Beispiel: Amazon, IBM, Burberry, Samsung, Netflix, Spotify, Facebook, Elsevier, Uber, Siemens und Daimler. Der Bestsellerautor und renommierte KI-Experte Bernard Marr zeigt, wie die Technologie des maschinellen Lernens das Geschäftsgebaren von Unternehmen verändert. Das Buch bietet einen Überblick über einzelne Unternehmen, beschreibt das spezifische Problem und erklärt, wie KI die Lösung erleichtert. Jede Fallstudie bietet einen umfassenden Einblick, der einige technische Details sowie wichtige Lernzusammenfassungen enthält. Marrs Buch ist eine aufschlussreiche und informative Untersuchung der transformativen Kraft der Technologie in der Wirtschaft des 21. Jahrhunderts. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20200408, Produktform: Leinen, Autoren: Marr, Bernard, Übersetzung: Bischoff, Ursula, Seitenzahl/Blattzahl: 361, Keyword: Amazon; Automation; Cyber; Daimler; Industrie 4.0; KI; Management; Maschinelles Lernen; Netflix; Problemlösung; Produktionssteuerung; Roboter; Siemens; Strategisches Management; Technologie; Trend; Wirtschaft u. Management, Fachschema: Makroökonomie~Ökonomik / Makroökonomik~Management / Strategisches Management~Strategisches Management~Unternehmensstrategie / Strategisches Management, Fachkategorie: Strategisches Management, Thema: Optimieren, Warengruppe: HC/Betriebswirtschaft, Fachkategorie: Makroökonomie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Länge: 221, Breite: 141, Höhe: 32, Gewicht: 546, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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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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Künstliche Intelligenz in der Personalarbeit (Fink, Verena)
Künstliche Intelligenz in der Personalarbeit , Künstliche Intelligenz treibt digitale Transformation in Unternehmen voran und adressiert auch die Aufbau- und Ablauforganisation massiv. Was bedeutet künstliche Intelligenz für Human Resources und wie kann der Wandel sinnvoll gestaltet werden? Wie lässt sich die wachsende Datenflut mit künstlicher Intelligenz für fundierte Entscheidungen in der Personalarbeit nutzbar machen? Welche KI-komplementären Mitarbeiterprofile sichern Zukunftsfähigkeit und lässt sich das eigene Team dorthin begleiten? Wie verändert sich mit KI die Führungskultur und wer nimmt künftig Einfluss auf Unternehmensentscheidungen? Ein konkreter Leitfaden für die Umsetzung zeigt, wie Personalerinnen, Organisationsentwickler und Führungskräfte auch ohne IT-Vorwissen durch datenbasierte und KI-gestützte Personalarbeit die Unternehmenstransformation aktiv und verantwortlich begleiten können. Dabei werden nicht nur Beispiele vorgestellt und Praxistipps vermittelt, sondern auch Chancen und Risiken auf Basis wissenschaftlicher, rechtlicher und ethischer Perspektiven beleuchtet. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20211004, Produktform: Leinen, Beilage: Buch, Autoren: Fink, Verena, Seitenzahl/Blattzahl: 268, Keyword: New way of HR; Digital HR; AI HR; People Analytics; KI; Artificial Intelligence; digitale Transformation; HR; Human Resources; Mitarbeiterprofile; KI-komplementär; Datenflut; Führungskultur; Unternehmensentscheidungen; KI-Potenziale; HR-Prozesse; Wertschöpfungsprozess; Performance Management; Transformation; Covid; Digital Natives; Recruiting; Mitarbeiterentwicklung; Personalentwicklung; Führungskräfteentwicklung; Steuerungssysteme; Incentive-Systeme; Personalmanagement; administrative Prozesse; Trennungsmanagement; Change-Management; KI Ethik; KI Betriebsrat, Fachschema: Business / Management~Management, Thema: Optimieren, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Management, Fachkategorie: Management und Managementtechniken, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Schäffer-Poeschel Verlag, Verlag: Schäffer-Poeschel Verlag, Verlag: Schffer-Poeschel Verlag fr Wirtschaft ú Steuern ú Recht GmbH, Länge: 243, Breite: 178, Höhe: 22, Gewicht: 646, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2659036
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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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In welchen Bereichen werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen heutzutage am häufigsten eingesetzt?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden heutzutage am häufigsten in den Bereichen der Gesundheitsversorgung, Finanzdienstleistungen und Marketing eingesetzt. Sie helfen bei der Diagnose von Krankheiten, der Analyse von Finanzdaten und der Personalisierung von Werbung. Diese Technologien werden auch in der Automobilindustrie, im Einzelhandel und in der Cybersicherheit immer wichtiger.
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In welchen Bereichen werden Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen derzeit am häufigsten eingesetzt?
Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen werden derzeit am häufigsten in den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzwesen und Marketing eingesetzt. Im Gesundheitswesen helfen sie bei der Diagnose von Krankheiten, im Finanzwesen bei der Analyse von Daten und im Marketing bei der Personalisierung von Werbung. Die Technologien werden auch in der Automobilindustrie, im Einzelhandel und in der Logistik eingesetzt.
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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.
Ähnliche Suchbegriffe für Liebe-in-Lokalen-Maintz:
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Miradont-gel Micronährmittel zur, zum lokalen Anwendung
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Preis: 18.69 € | Versand*: 4.99 € -
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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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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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