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Künstliche Intelligenz

Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg

Holger J. Schmidt und Peter Buxmann

Springer Gabler, 2019

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Bewertung der Redaktion

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Qualitäten

Überblick
Praktische Beispiele

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

Rezension

Um das Thema künstliche Intelligenz ranken sich zahlreiche Mythen. Nicht selten wird die Technologie regelrecht verteufelt. Doch die Realität sieht anders aus als in Science-Fiction-Filmen. Die Autoren dieses Sammelbandes – unter ihnen Vertreter namhafter Unternehmen – zeigen, wie KI heute bereits in der Praxis angewandt wird und welche Bedeutung sie für die Wirtschaft hat. Dabei kommen aber auch kritische Aspekte nicht zu kurz. Ein unterhaltsames und informatives Buch über eine der spannendsten Technologien unserer Zeit.

Zusammenfassung

Im Zentrum des Themas künstliche Intelligenz stehen die verschiedenen Formen von maschinellem Lernen.

Die Geschichte der künstlichen Intelligenz geht bis ins Jahr 1956 zurück. Nach anfänglichen Erfolgen und einem anschließenden Abschwung der KI-Forschung sorgte 1997 die Niederlage des damaligen Schachweltmeisters Garri Kasparov gegen den IBM-Computer Deep Blue für Schlagzeilen – auch wenn Kritiker zu bedenken gaben, dass es sich bei Deep Blue nicht um ein „intelligentes System“ handele. Eine einheitliche Definition von künstlicher Intelligenz gibt es bis heute nicht. Grob wird zwischen „starker“ und „schwacher“ KI unterschieden. Während die starke Form der künstlichen Intelligenz die Funktionen des menschlichen Gehirns nachzuahmen versucht, beschäftigt sich die schwache Form mit sich selbst weiterentwickelnden Algorithmen für bestimmte Problemstellungen.

In jüngster Zeit steht vor allem das maschinelle Lernen (ML) im Mittelpunkt der KI-Forschung. Dabei wird ein iterativer Lernprozess in Gang gesetzt, bei dem ein Algorithmus Zusammenhänge in Daten erkennt und daraus Vorhersagen ableitet. Es gibt drei ML-Formen:

Überwachtes Lernen...

Über die Autoren

Peter Buxmann ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der Technischen Universität Darmstadt. Holger Schmidt ist an derselben Hochschule Dozent für das Fach Digitale Transformation.

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Im Zentrum des Themas künstliche Intelligenz stehen die verschiedenen Formen von maschinellem Lernen.

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