Tag Archives: Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz: Aufklärungsbedarf (sicher nicht nur) in Deutschland – IBM will Transparenz schaffen

Rund die Hälfte aller Deutschen sind noch unentschieden, wenn es um künstliche Intelligenz geht. Das ergibt eine Umfrage des internationalen Marktforschungs- und Beratungsinstituts YouGov, für die 2000 Personen ab 18 Jahren vom 24. bis 28.08.2018 befragt wurden über Pressemitteilung: Künstliche Intelligenz: Deutsche sehen aktuell eher Risiken als Nutzen Unabhängig von der Altersgruppe schätzen zwischen 44 und 46 % der Befragten

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Neue Investitionsrunde in Programmatic Advertising mit künstlicher Intelligenz: MediaMath

MediaMath gilt als einer ser Pioniere im Bereich Programmatic Advertising. Kürzlich hat das Unternehmen eine neue Finanzierungsrunde in Höhe von 225 Millionen USD bekannt gegeben. Ziel des Unterehmens ist es nach eigenen Worten, die nächste Generation des digitalen Marketings zu prägen. Das neue Kapital soll in die MediaMath Demand Side Platform („DSP“) und Data Management Platform („DMP“) investiert werden und

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Künstliche Intelligenz erstellt Inhalte – Naht das Ende der Redaktion und des CIOKuratoriums?

Content-Marketing via KI – Naht das Ende der Redaktion? – so titelt Franziska Kunz. auf Handelskraft,. Im Beitrag wird eine Spielzusammenfassung  von Hertha BSC – RB Leipzig zitiert, automatisch durch eine Software generiert. Und nicht nur die Redaktion Handelskraft stellt sich da die Frage, ob das Ende ihrer Redaktion naht. Auch wir auf CIOKurator, die ja den Anspruch haben für

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DSGVO: Neues Potenzial dank Künstlicher Intelligenz und Machine Learning

Der von vielen Unternehmen lange gefürchtete Tag ist da: Letzten Freitag trat die EU-Datenschutzgrundverordnung in Kraft. Allein die Erwähnung der Verordnung der Europäischen Kommission reicht für viele Unternehmen, ihnen einen Schauer über den Rücken zu jagen. Für Verbraucher allerdings kein so schlechtes Unterfangen, schließlich eröffnet DSGVO ihnen umfassendere Rechte. Momentan ist deshalb eine Flut an immer ähnlichen E-Mails zu beobachten

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IDG-Studie: Künstliche Intelligenz auf dem Vormarsch

Eine aktuelle Prognose von Gartner schätzt den globalen Geschäftswert von Künstlicher Intelligenz (KI) für 2018 auf insgesamt 1,2 Billionen US-Dollar, insgesamt bedeutet dies einen Anstieg von 70 Prozent gegenüber 2017. Aufgrund von Fortschritten bei der Rechenleistung, dem Volumen, der Geschwindigkeit und der Vielfalt der Daten sowie Fortschritten bei tiefen neuronalen Netzen verspricht KI die disruptivste aller Technologien der kommenden zehn

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Standardisierung – für Datenwissenschaftler brechen gute Zeiten an

Standardisierung ist das A und O – das beste Beispiel dafür ist die Erfolgsgeschichte der Container-Schifffahrt. Was früher Tage oder sogar Wochen dauerte – das Be- und Entladen großer Schiffe durch Hafenarbeiter – ist heute eine punktgenaue und höchst effiziente Angelegenheit. Wie bei vielen großartigen Erfindungen ist es das einfache Konzept, was die Neuerung so erfolgreich macht. Ein Prozess der

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Nur noch kurz die Welt retten

Die Welt retten – wer würde das nicht gern? Natürlich ist dieses Vorhaben nicht allzu leicht umzusetzen. Aber genaue Wettermodelle mit Unterstützung durch KI sind zumindest eine große Hilfe für viele Berufsgruppen. The next Web beschäftigt sich unter der Überschrift: “Here’s how IBM is saving Earth with AI” mit diesem Thema. IBM wird mit künstlicher Intelligenz nicht gleich die Welt

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Künstliche Intelligenz und Machine Learning: Aufstrebende Schlüsseltechnologien

Laut einer aktuellen Gartner Prognose wird der globale Geschäftswert von Künstlicher Intelligenz (KI) für 2018 auf insgesamt 1,2 Billionen US-Dollar geschätzt. Im Vergleich zum Vorjahr entspricht dies einem Anstieg von 70 Prozent. Hierzu betont John-David Lovelock, Research Vice President bei Gartner: „Aufgrund von Fortschritten bei der Rechenleistung, dem Volumen, der Geschwindigkeit und der Vielfalt der Daten sowie Fortschritten bei tiefen

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Watson hat gut reden: IBM dominiert Conversational Computing

Conversational Computing

Siri, Alexa, Cortana und wie sie alle heißen waren nur der Anfang: Conversational Computing entwickelt sich momentan rasant, von Chat-Anwendungen bis hin zu sprachgesteuerten Programmen. Dabei nehmen neben den endnutzer-basierten Programmen von Apple oder Amazon intelligente Gesprächslösungen einen Großteil dieses Bereiches ein, welchen sich Unternehmen auf der ganzen Welt mehr und mehr zu Nutzen machen. Hierbei besteht die Herausforderung der

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Studie des EU-Think Tanks: 37 Prozent der Arbeitskräfte ohne grundlegende digitale Fähigkeiten, nur 4 Prozent der Daten werden in der EU gespeichert

Visionen braucht die Welt. So titelt Tatjana Heid im morgentlichen FAZ Sprinter, eines Newsletters, der regelmäßig morgens verschickt wird und zitiert beziehungsweise widerspricht natürlich unseren hochgeschätzten Altkanzler Helmut Schmidt: „Wer Visionen hat, sollte zum Arzt gehen“. Und der armen Dorothee Bär wurde Unrecht getan, gerade auch hier, indem wir uns über Flugtaxis als Vision angeblich lustig gemacht haben. Na ja,

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“During the next 10 years, CIOs need to prepare for the killer combo: people + technology”

Ein interessanter Beitrag von Gartner zum Thema künstliche Intelligenz und Menschen gemeinsam am Arbeitsplatz mit einigen knackigen, sicherlich plakativen Zitaten, die es aber wert sind, darüber nachzudenken und zu diskutieren. Hier “meine” Favoriten: During the next 10 years, CIOs need to prepare for the killer combo: people + technology. … “The illiterate of the 21st century will not be those

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Adversarial Machine Learning: IBM stellt Adversarial Robustness Toolbox vor

Tiefe neuronale Netze (DNN) erreichen bei verschiedenen Aufgaben im Bereich des Machine Learnings und der Künstlichen Intelligenz den neuesten Stand der Technik und bieten den KI-Entwicklern und Datenwissenschaftlern enorme Leistungen. Aber mit großer Macht kommt große Verantwortung: Denn in den falschen Händen kann die KI leider auch schnell missbraucht werden. Adverserial Machine Learning ist ein Forschungsfeld, das an der Schnittstelle

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Neueste Fortschritte im Bereich Machine Learning: IBM Snap ML

Die große Verbreitung von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz wird auch durch die zunehmende Verfügbarkeit von Daten getrieben. Große Datenmengen ermöglichen das Training von aussagekräftigeren Modellen und führen so zu besseren Erkenntnissen. Wenn jedoch die Größe solcher Datensätze auf Milliarden von Trainingsbeispielen und/oder -features ansteigt, wird das Training selbst relativ einfacher Modelle unerschwinglich. Diese lange Bearbeitungszeit (von der Datenaufbereitung bis

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Chatbots und Assistenzsysteme oder der kleine Unterschied: Kontrolle über die eigenen Daten oder generischer Chatbot?

Ein interessante und lesenswerte Einschätzung zu IBM Watson Assistant. Die Autoren grenzen Watson Assistant von generischen Assistenten im Konsumentenmarkt ab und sehen den Unterschied zu einem Alexa for Business oder einem Google Assistant in hohem Maße im Thema Datenschutz: The ability to customize the IBM Watson Assistant — and keep the data that flows through it private — could boost

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Der intelligente Recruitment-Assistent: Künstliche Intelligenz im praktischen HR-Einsatz

Lange war es nun im Gespräch, wurde diskutiert und in Frage gestellt: Können computerbasierte Algorithmen wirklich die Menschenkenntnis bei Bewerbungsgesprächen ausstechen? Der Versicherungsriese Talanx, ein deutscher Spezialist für B2B-Veträge, beantwortet diese Fragen, indem sie bei ihren Bewerbungsverfahren ein computergesteuertes Telefoninterview als Vorentscheid nutzen. Auswahlkriterium: Firmenkultur Talanx-Vorstand Torsten Leue nennt auf CIO.de gute Gründe, weshalb sich ein solches Programm für die

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Künstliche Intelligenz wird unterstützen – nicht ersetzen

künstliche Intelligenz versteht Menschen

Ralph Siepmann, Digital Reinvention Advisor bei IBM, stellt seine Auffassung der zukünftigen Arbeitsbereiche künstlicher Intelligenz deutlich dar: Automatisierung und Hilfe durch KI soll Mitarbeiter entlasten und Raum für neues Potential schaffen. „Der Vorteil von KI liegt unter anderem darin, dass sie […] lernen kann, wie ein spezifischer Benutzer arbeitet und was er für seine tägliche Arbeit braucht.“ via funkschau: „Der

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