Künstliche Intelligenz in der Praxis
ISBN:
978-3-658-30479-9
Auflage:
1. Aufl. 2020
Verlag:
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
Land des Verlags:
Deutschland
Erscheinungsdatum:
01.09.2020
Format:
Softcover
Seitenanzahl:
165
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Künstliche Intelligenz revolutioniert Gesellschaften, Branchen, Unternehmen und Wertschöpfungsketten. Von Human Resources über Produktion bis hin zu Marketing und Sales: KI wird in jedem Bereich einschneidende Veränderungen nach sich ziehen, die ein grundlegendes Umdenken erfordern. Worauf müssen sich Unternehmen und einzelne Abteilungen einstellen? Wo und wie kann künstliche Intelligenz heute bereits die Effizienz von Prozessen steigern? Und wie sehen praktische Anwendungsszenarien für einzelne Unternehmensbereiche oder ganze Branchen aus? Dieses Buch zeigt auf, wie künstliche Intelligenz in Unternehmen gewinnbringend eingesetzt werden kann, welche Fallstricke und Chancen auf Organisationen zukommen und wo sie von KI profitieren können. Der Autor gibt einen kompakten und gut verständlichen Einblick in die Geschichte und Hintergründe der KI und erläutert die wichtigsten Player der KI-Welt. Zudem beschreibt er, was künstliche Intelligenz im Marketing, im HR-Bereichoder der Logistik schon jetzt bewirken kann und nimmt einzelne Branchen exemplarisch unter die Lupe.Ein Werk für Entscheider und alle Interessierten, die die Potenziale von KI verstehen und in ihrem Verantwortungsbereich vorantreiben wollen.
Schlagwörter
Maschinelles Lernen
Deep Learning
Neuronale Netze
Predictive Maintenance
Content Erstellung
Convolutional Neural Networks
Intrusion Detection
Wie funktioniert Künstliche Intelligenz in meinem Unternehmen?
Künstliche Intelligenz Einsatzzweck
Was hat mein Unternehmen von Künstlicher Intelligenz?
Artificial Intelligence Hype Cycle
Narrow AI und General AI
Voice und Chatbots
AI praktische Anwendungsszenarien
Inverse Reinforcement Learning
Autonome Roboter
Targeting im Marketing
Biografische Anmerkung
Phil Wennker ist Co-Founder und AI Engineer des Start-ups Mnemonic AI, wo er im Bereich Deep Learning mit Schwerpunkt Psychographie forscht. Vorher leitete er Forschungsinitiativen im Bereich Natural Language Processing und Fraud Detection bei Deep Data Analytics. Zudem ist er viel gefragter Speaker zum Thema Künstliche Intelligenz auf internationalen Events.
