von Carsten Hilber | Jun 24, 2020 | Artifical Intelligence, Case Study, Fachbeitrag, Künstliche Intelligenz
Die wichtigste Voraussetzung bei der Entwicklung von industriellen Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) sind ausreichend verfügbare Daten. Auch im industriellen Umfeld sind Daten nicht immer in der benötigten Menge, Qualität oder Struktur vorhanden. Deshalb...
von Arvin Arora | Dez 19, 2019 | Artifical Intelligence, Fachbeitrag, Künstliche Intelligenz, Machine Learning
Künstliche Intelligenz (KI) ist einerseits einer der größten aktuellen Hypes und anderseits kaum greifbar. Können Sie für den Laien in wenigen Sätzen beschreiben, was KI eigentlich ist? A. Arora: KI ist ein riesiges Feld und über die Definition gibt es...
von Carsten Hilber | Nov 27, 2019 | Artifical Intelligence, DevOps, Fachbeitrag, Fachbeitrag, Künstliche Intelligenz
Bei der Planung von Machine Learning Projekten gelangen wir regelmäßig zu der Frage, ob denn genügend Daten zur Verfügung stehen, um eine relevante Vorhersage oder eine Optimierung durch eine Machine Learning-Anwendung zu erreichen. Dabei spielt nicht nur die rohe...
von Julia Broemer | Sep 19, 2019 | Artifical Intelligence, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Predictive Logistics
KI & Machine Learning Lösungen in der Anwendung Eine vorausschauende, zeitnahe und optimale Disposition stellt für viele Unternehmen eine große Herausforderung dar. Die Wertschöpfungskette beinhaltet dabei eine Vielfalt von Daten, die von Predictive Supply Chain...
von Mats Richter | Aug 28, 2019 | Artifical Intelligence, Data Science, Fachbeitrag, Künstliche Intelligenz, Machine Learning
Herausforderung: Zielgerichtetes Design Neuronaler Netze Die Eigenschaften von neuronalen Netzen sind maßgeblich durch ihre Neuroarchitektur bestimmt. Leider ist es bisher sehr schwer, diese Architekturen zielgerichtet zu designen und erfordert viele explorative...
von Nils Funke | Aug 14, 2019 | Artifical Intelligence, Computer Vision, Fachbeitrag, Künstliche Intelligenz, Machine Learning
Machine Learning Algorithmen können Muster in sehr komplexen Datenstrukturen und in großen Datenmengen erkennen. Menschen dagegen sind in der Lage, anhand weniger Beispiele unter Nutzung ihres Allgemein- und Kontextwissens zu generalisieren. Aus seinem...
