AI Spektrum liefert fundierte und kostenfreie Fachinformationen. Das Fachportal informiert über Hintergründe, aktuelle Trends und Erfahrungen rund um die Themen Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze und Robotics.
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Fachposter KI als Schlüsseltechnologie für die Industrie 4.0
Das Poster KI als Schlüsseltechnologie für die Industrie 4.0 informiert über Werkzeuge, Technologien und Anwendungen von Künstlicher Intelligenz im Zeitalter von Industrie 4.0.
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AI Spektrum - Das Magazin für Künstliche Intelligenz
AI Spektrum veröffentlicht im Juni 2019 ein Sondermagazin zum Thema „Artificial Intelligence“. Dieses richtet sich an erfahrenes Publikum, wie AI-Professionals und AI-Treiber.
AI Spektrum wird praxisnah berichten und informieren: über Hintergründe, aktuelle Trends und Anwendungsfälle rund um die Themen Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze und Robotics.
Fachposter Künstliche Intelligenz im Kundenservice
Das Poster Künstliche Intelligenz im Kundenservice stellt neben den Zutaten eines kognitiven Kundendialogs auch den Einsatz und das Training von KI, sowie die Rollen im Projekt beim Kunden vor. Zudem wird das Thema KI-Chatbots im Kundenservice aufgegriffen.
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Videoblog: „Im ‚IBM fortiss Center of AI‘ sollen Lösungen für Menschen entstehen“
Was bedeutet das IBM fortiss Center of AI für IBM? Welche Anwendungen sollen dort entwickelt werden? Und warum ist das KI-Zentrum im IBM Watson IoT Center beheimatet? Das hat Matthias Hartmann von IBM Michael Hülskötter anlässlich der Eröffnung der KI-Forschungseinrichtung erzählt.
Videoblog: „Die europäische Künstliche Intelligenz ist besser als ihr Ruf!“
Liegt die europäische KI wirklich so weit hinter der KI aus den USA und China zurück? Peter Seeberg sagt: Nein, das ist nicht der Fall. Zudem soll die KI hierzulande den Menschen dienen, und nicht so sehr den Unternehmen und Staaten.
Interview zu Digitaler Souveränität
Mit Dr. Hans-Joachim Popp sprach Christoph Witte über die Frage, wie der Datenschutz in Zeiten von Datenreichtum und „Big Data“ funktionieren kann und ob die von der Politik geforderte digitale Souveränität ein frommer Wunsch bleibt.
TÜV fürs Autonome Fahren
Der Tüv Süd und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) schließen sich zusammen, um Genesis zu entwickeln – eine offene, nicht proprietäre Plattform zur kontinuierlichen Validierung von AI-Modulen in autonomen Fahrzeugen.
AI für die Testgenerierung
Retest, ein junges Softwareunternehmen aus Karlsruhe, bringt mit der neuen Version 2.0 seiner Software für Testautomatisierung einen AI-basierten Testansatz, der über reines Testen hinausgeht und eine Art Versionsverwaltung für die grafische Benutzerschnittstelle (Graphical User Interface, GUI) darstellt.
Gute Prognosen
Gute Prognosen sind die Basis für eine umfassende Supply-Chain-Planung und die daraus resultierende Optimierung von Prozessen und KPIs. Je schlechter die Prognosen sind, desto höher sind Abschreibungen, Warenverderb im Lebensmittelbereich oder das gebundene Kapital. Um diese Basis so exakt wie möglich zu berechnen, bedarf es verschiedener Tools.
Cloud AutoML
Um AI-Anwendungen allen Unternehmen zugänglich zu machen, hat Google eine neue Cloud-Lösung vorgestellt: Mit AutoML können Unternehmen trotz geringer Vorkenntnisse eigene „Machine-Learning“-Modelle entwickeln. Auch dank der simplen Zugänglichkeit soll Cloud AutoML neue Anwendungsfelder für AI erschließen und ML-Anfängern helfen, leistungsfähige Systeme zu erstellen.
Aus Massendaten neues Wissen generieren
Machine Learning hat heute schon vielfältige Anwendungsbereiche. Mit ML-Unterstützung kann man zum Beispiel im Handel intelligente Entscheidungen treffen oder auch logistische Prozesse optimieren. Wie, das demonstriert das Osnabrücker IT-Architekturhaus Sievers-Group. Welche Potenziale bieten selbstlernende Systeme für den Handel? Als Antwort auf diese Frage verknüpft die Sievers-Group Microsofts Azure Machine Learning Studio mit den Bestandsmanagement- oder ERP-Systemen ihrer Kunden.
Autonomes Parken
ZF ProAI dient als automobiler Supercomputer für das neue Valet-Parksystem von Baidu. Damit ausgestattete Pkw können für Nutzer die Fahrt zu einem Parkplatz und zurück übernehmen. Die Einsatzpremiere feierte diese AI-Lösung in Carsharing-Fahrzeugen des großen chinesischen Mobilitätsanbieters Pand Auto. Außerdem stellte ZF auf der CES 2018 sein „Dream Car“ vor.
Maschinelles Lernen in der Medizin
Der Einsatz von AI im Gesundheitswesen eröffnet vielversprechende Perspektiven, wie eine Forschungsallianz von Siemens mit dem Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin (Mevis) zeigt. Anderseits bringt AI für die moderne Medizin auch neue Risiken und Gefahren. Beispielsweise fordern Wissenschaftler wie Dr. Philipp Kellmeyer von der Freiburger Uniklinik für Neurochirurgie bereits, dass Hirndaten besser vor Google, Facebook & Co. geschützt werden müssen.
AI ist keine Magie
Speziell im Spend-Management (Einkaufs- bzw. Beschaffungscontrolling) ist der Einsatz von Artificial Intelligence vergleichsweise neu. Erst die Kombination aus einer stark gewachsenen Datenbasis und der mittlerweile verfügbaren hohen Rechenpower ermöglicht Lösungen, welche einen echten Mehrwert für Unternehmen bieten. Basis hierfür ist ein tiefes Verständnis der Funktionsweisen von AI – Machine Learning und Deep Learning – und auch für deren Einschränkungen.
AI bei der Preisfindung
Ernsting’s family hat sich während der fünfmonatigen Pilotphase von der Praxistauglichkeit der Machine-Learning-Lösung von Blue Yonder bei der Preisoptimierung überzeugt. Ab April startet der bekannte Cross-Channel-Anbieter im Textileinzelhandel den Roll-out für ein ausgewähltes Bekleidungssortiment über alle 1.800 Filialen in Deutschland und Österreich und für den Online-Shop. In den kommenden drei Jahren sollen sukzessive weitere Sortimentsbereiche folgen.
