Künstliche Intelligenz (KI) gibt es überall - aber die Grundlagen werden oft missverstanden. In dieser schnelllebigen Einführung sollten Sie sich schnell über den aktuellen Stand der KI informieren: wie sie implementiert wird, was wichtig ist, die Terminologie und den aktuellen KI-Markt abdecken.
Technische Führungskräfte benötigen ein grundlegendes Verständnis der Werkzeuge und Technologien, die ihre Teams zur Erstellung von Lösungen verwenden. In diesem rasanten Thema beginnen Sie am Anfang - mit den grundlegenden Konzepten und Begriffen der Künstlichen Intelligenz. Zuerst gehen Sie die Klischees - die Dinge, die "jeder kennt" über KI - durch und verwenden sie, um verschiedene Kernkonzepte zu erforschen. Als Nächstes werden Sie verschiedene Möglichkeiten zur Implementierung der KI untersuchen, darunter maschinelles Lernen, tiefes Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache. Schließlich werden Sie den KI-Marktplatz sowie aktuelle KI-Themen und -Risiken erkunden. Wenn Sie dieses Thema abgeschlossen haben, werden Sie ein praktisches, pragmatisches Verständnis des aktuellen Stands der Künstlichen Intelligenz haben, wie sie heute eingesetzt wird.
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Unternehmen, die eine digitale Transformation durchlaufen, konzentrieren sich so sehr auf die Technologie. Personal-Profis müssen ein Teil der digitalen Transformation sein.
In unserem Blog finden Sie weitere spannende Artikel zu unseren Beratungsthemen und -leistungen. Da ist bestimmt etwas für Sie dabei.
Zum Blog >>ChatGPT ist der bahnbrechende KI-Chatbot von OpenAI, der das Internet zum Staunen bringt. Entgegen allen etablierten Techniktrends hat es nicht lange gedauert, bis ChatGPT seinen Weg in fast jeden Bereich unseres digitalen Lebens gefunden hat. Nur wenige technische Innovationen haben in so kurzer Zeit so viel Interesse geweckt wie ChatGPT. Es scheint, als würden ihm nie die coolen Tricks ausgehen - jeden Tag erfahren wir von aufregenden neuen Dingen, von denen wir nicht wussten, dass es sie kann. Aber wie ist ChatGPT in der Lage, die Dinge zu tun, die es tun kann? Wie funktioniert ChatGPT?
Algorithmen, die in der Lage sind, Bilder zu verstehen, sind eine wichtige technologische Grundlage für viele Innovationen. Zusammen mit der Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) sind sie von grundlegender Bedeutung für unsere Bemühungen, Maschinen zu bauen, die in der Lage sind, die Welt um sie herum zu verstehen und zu lernen, so wie wir es tun. In der Regel handelt es sich dabei um Anwendungen, die auf Deep Learning basieren. Werfen wir also einen Blick auf einige der wichtigsten Trends, die wir im Zusammenhang mit dieser faszinierenden Technologie verfolgen werden.
Die wichtigsten Trends im Jahr 2022 werden sich auf die Konvergenz von Technologien konzentrieren, da Werkzeuge entstehen, mit denen sie sich auf neue und erstaunliche Weise kombinieren lassen.
Aus der Data Science ging die KI hervor, die Fähigkeit von Maschinen, zu "lernen" und auf der Grundlage der ihnen zur Verfügung stehenden Daten immer bessere Vorhersagen zu treffen. Die aufregendsten Trends im Bereich Daten drehen sich heute um diese kognitiven Entscheidungsfähigkeiten.
Wenn der Begriff künstliche Intelligenz (KI) heute verwendet wird, bezieht er sich in den meisten Fällen auf schwache KI. Diese wird auch als enge KI bezeichnet und ist die einzige KI, die heute existiert. Obwohl schwache KI komplexe Probleme lösen und Aufgaben oft effizienter erledigen kann als Menschen, ist ihre Funktionalität auf ihre Programmierung beschränkt. Trotz des Namens, der eine Einschränkung suggeriert, durchdringt schwache KI viele Aspekte unserer Arbeit, unseres Privatlebens und unserer Unterhaltung. Hier finden Sie mehr Informationen über schwache KI und praktische Beispiele dafür.
Wenn Menschen über künstliche Intelligenz (KI) sprechen, ist den meisten nicht bewusst, dass es verschiedene Arten von KI gibt. Schwache oder enge KI ist die einzige, die heute existiert. Starke oder allgemeine KI wird erreicht, wenn Maschinen die kognitiven Fähigkeiten haben, die Menschen haben, ohne dass der Mensch eingreifen muss. Werfen wir einen Blick auf die Möglichkeiten der starken KI und einige Beispiele.
Historisch gesehen ist Deutschland ein innovativer Weltmarktführer. Wenn es jedoch um künstliche Intelligenz geht, hatte Deutschland einen etwas langsamen Start. Seit einiger Zeit gibt es jetzt schon eine KI-Strategie und mehrere deutsche Unternehmen erforschen und implementieren künstliche Intelligenz aktiv in ihre Abläufe, Produkte und Dienstleistungen. Sehen Sie, wie künstliche Intelligenz heute in Deutschland eingesetzt wird.
Bei all dem Fokus auf die Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Anwendungen könnte man meinen, dass diese Technologien hauptsächlich von Softwareentwicklern und Ingenieuren beherrscht werden. Aber während diese Technologen sicherlich die nächste Generation von "intelligenten" Apps und Diensten entwickeln, ist es wichtig zu beachten, dass die Fähigkeiten von KI und maschinellem Lernen für jeden immer wichtiger werden - auch für Manager und Führungskräften.
Es besteht oft der Irrglaube, dass künstliche Intelligenz (KI) nur für Unternehmen im B2C-Bereich anwendbar ist. Dabei wird angenommen, dass B2C-Unternehmen mehr Kunden haben und somit mehr Daten zur Verfügung stehen, um KI zu nutzen. Dies könnte jedoch nicht weiter von der Wahrheit entfernt sein. KI ist für ein B2B-Unternehmen genauso relevant wie für ein B2C-Unternehmen. Es ist wichtig für jedes B2B-Unternehmen, die Möglichkeiten zu evaluieren, wie KI ihnen helfen kann, bessere Produkte zu produzieren, bessere Dienstleistungen anzubieten und Geschäftsprozesse zu verbessern. Hier sind nur einige der Möglichkeiten, wie einige B2B-Unternehmen heute künstliche Intelligenz nutzen.
Bevor die globale Pandemie im Jahr 2020 zuschlug und die Welt auf den Kopf stellte, sorgten künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere der Zweig der KI, der als maschinelles Lernen (ML) bekannt ist, bereits für eine weitreichende Disruption in fast jeder Branche.
Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML) und Data Science (DS) sind die Schlagworte in der Informationstechnologie (IT)-Branche. Die Mehrheit der Unternehmen bewegt sich von der Proof of Concept (POC)-Phase zur Produktion und Monetarisierung von KI/ML/DS-Lösungen. Aufgrund der Art der Arbeit, die in die Projekte involviert ist, unterscheiden sich Teamzusammensetzung, Qualifikationsanforderungen und die Kernentwicklung von KI/ML/DS etwas von der traditionellen Softwareentwicklung. Die Einbeziehung von Datenexploration, Data Engineering, Experimenten und spezialisierten Tools wie Jupyter-Notebook trägt zur Komplexität bei.
Welche KI-Anwendungen helfen Unternehmen erfolgreicher zu werden? Vielleicht suchen Sie heute mehr denn je nach Möglichkeiten, Ihr Unternehmen effizienter, rationeller und kostengünstiger zu gestalten und besser auf die sich ändernden Marktanforderungen einzugehen. Künstliche Intelligenz - insbesondere KI-gesteuerte Automatisierung - hilft Unternehmen, all dies und mehr zu erreichen. Hier sind einige Beispiele, wie KI alltägliche Geschäftsprozesse zum Besseren verändert.
