跳过导航
Künstliche Intelligenz
Buch

Künstliche Intelligenz

Mit Algorithmen zum wirtschaftlichen Erfolg

Springer Gabler, 2019 更多详情

Buch kaufen


Bewertung der Redaktion

7

Qualitäten

  • Überblick
  • Praktische Beispiele

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:

  1. 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.


Kommentar abgeben

Mehr zum Thema

Verwandte Skills

企业财务
推动人工智能转型,在各部门实施人工智能转型,协调与利益相关者的人工智能倡议,监督人工智能技术的整合,
创业
高管领导力
人力资源
领导力
利用人工智能提升销售,识别能够促进销售的人工智能工具,利用人工智能增强销售策略,整合人工智能以理解客
做出明智决策
管理
市场营销
生产与物流
销售
理解人工智能,向同事解释基本的人工智能概念,区分人工智能与传统软件解决方案,总结人工智能在现代工作场
在生产和供应链中使用人工智能,将人工智能融入供应链决策,通过人工智能技术简化生产,提高供应链效率,利
职场技能
使用人工智能进行技能匹配,利用人工智能算法进行技能对齐,运用人工智能技术匹配员工技能,整合人工智能工
利用人工智能进行人力资源管理,将人工智能洞察融入人力资源战略,实施自动化人力资源数据分析系统,利用人
使用人工智能进行客户旅程映射,整合人工智能于客户旅程映射中,利用人工智能优化客户接触点,借助人工智能
使用人工智能进行市场分析,实施人工智能工具进行市场趋势分析,利用人工智能驱动的洞察评估市场变化,利用
使用人工智能进行路线优化,利用人工智能确定最佳配送路线,将人工智能系统整合到物流规划中,基于人工智能
发现制造业中的人工智能应用案例,评估人工智能对工厂流程的影响,识别用于质量控制的人工智能解决方案,利
利用人工智能进行营销,识别营销中的人工智能应用机会,评估用于营销洞察的人工智能工具,比较用于营销任务
使用人工智能进行库存优化,应用人工智能降低库存成本,利用人工智能洞察预测库存需求,使用人工智能工具优
使用人工智能进行人力资源规划,实施人工智能解决方案于人力资源规划,利用人工智能分析人力资源数据,使用
使用人工智能进行编码和调试,利用人工智能自动化重复的编码任务,使用人工智能工具识别代码错误,整合人工
使用人工智能进行信用评分,实施人工智能模型进行信用评分,利用人工智能自动化信用评分,评估用于信用评估
利用人工智能进行需求预测,利用人工智能预测需求趋势,实施人工智能于需求预测策略,使用人工智能工具分析
利用人工智能生成创意,使用人工智能工具进行头脑风暴,利用人工智能算法增强创造力,利用人工智能生成新产
发现人工智能的应用案例,识别商业中潜在的人工智能应用,探索人工智能在工作场所改进中的可能性,分析人工
发现科技行业中的人工智能应用案例,应用机器学习于科技行业,利用人工智能推动技术创新,识别科技中的人工
了解生成性人工智能,识别生成性人工智能机会,探索生成性人工智能的应用,生成性人工智能在商业中的案例研
使用人工智能进行会议,利用人工智能工具优化会议议程,使用人工智能平台自动安排会议,在线会议中集成人工
使用人工智能生成知识库,自动化知识库文章创建,利用人工智能简化数据整理,提升内部知识访问,利用人工智
探索体育行业中的人工智能应用案例,利用人工智能分析球员表现数据,使用人工智能优化体育团队策略,通过人
了解人工智能的能力和局限性,认识人工智能的问题解决能力,识别人工智能可以优化的任务,评估人工智能在流
在提案中使用人工智能,整合人工智能工具于销售提案中,利用人工智能驱动的数据分析进行提案,运用人工智能
利用人工智能进行仓库优化,实施人工智能以减少仓库错误,使用人工智能工具分析仓库效率,利用人工智能算法
未来工作
使用人工智能进行一般研究,利用人工智能获取公司研究洞察,使用人工智能工具查找信息,借助人工智能解决方
使用人工智能进行补货规划,利用人工智能自动化库存补充,应用人工智能预测补货需求,利用人工智能进行及时
利用人工智能进行金融,整合人工智能工具于财务分析中,增强财务运营与人工智能应用,利用先进的人工智能技
使用人工智能进行客户反馈分析,利用人工智能工具分析客户反馈,通过人工智能分析改善反馈处理,识别反馈中
发现零售行业中的人工智能应用案例,实施人工智能以优化零售供应链,利用人工智能优化零售定价,提升客户体
使用人工智能进行写作和沟通,利用人工智能撰写商务邮件,使用人工智能工具改善书面报告,整合人工智能以实
引导团队顺利过渡到人工智能,促进团队适应人工智能工具,准备员工迎接人工智能驱动的角色,管理对人工智能
发现最新的人工智能进展,跟踪最新的人工智能技术趋势,识别突破性的人工智能研究发展,探索前沿的人工智能
使用人工智能进行绩效跟踪,利用人工智能跟踪员工绩效,借助人工智能工具监控工作进展,通过人工智能分析生
选择人工智能优先事项,确定人工智能关注的关键领域,决定人工智能项目的重要性,有效优先排序人工智能倡议
使用人工智能进行数据分析,实施人工智能以增强数据洞察,将人工智能集成到数据处理任务中,利用人工智能工
使用人工智能进行原型设计,实施人工智能于原型设计过程,利用人工智能工具进行快速原型制作,探索人工智能
发现建筑行业的人工智能应用案例,识别建筑项目规划中的人工智能,利用人工智能提升建筑安全,使用人工智能
技术对工作的影响
使用人工智能进行辅导和发展,将人工智能融入个人发展计划,利用人工智能识别成长机会,在员工辅导中应用人
使用人工智能进行订单预计到达时间预测,实施人工智能预测订单交付时间,利用人工智能提供准确的交付估算,
利用人工智能制定商业战略,战略性地将人工智能融入商业计划,制定以人工智能驱动的企业战略,评估人工智能
使用人工智能进行工作流程自动化,集成人工智能工具以自动化任务,利用人工智能简化销售流程,通过人工智能
利用人工智能提升领导力,将人工智能洞察融入领导决策,使用人工智能工具增强领导战略,通过人工智能分析推
使用人工智能进行生产调度,实施人工智能以提高调度效率,利用人工智能洞察调整生产时间表,通过人工智能分
发现咨询行业中的人工智能应用案例,识别特定于咨询的人工智能解决方案,探索基于人工智能的咨询方法,利用
规划人工智能劳动力转型,设计人工智能劳动力过渡路线图,评估团队的人工智能准备情况,评估当前人工智能岗
使用人工智能进行决策支持,实施人工智能工具以进行决策,利用人工智能评估决策数据,将人工智能洞察整合到
以德驾驭 AI
利用人工智能进行产品开发,识别产品创作的人工智能工具,将人工智能整合到产品生命周期中,利用人工智能洞
使用人工智能进行资源规划,利用人工智能工具分配资源,借助人工智能洞察预测资源需求,通过人工智能优化资
理解人工智能的伦理影响,导航人工智能开发中的伦理考虑,评估人工智能对数据隐私的影响,预见人工智能算法
利用人工智能提升个人生产力,结合人工智能工具优先处理任务,通过人工智能应用简化日常工作,利用人工智能
使用人工智能增强沟通,整合人工智能以改善工作场所沟通,应用人工智能工具以实现更清晰的信息传递,利用人
利用人工智能代理,将人工智能代理集成到日常工作流程中,利用人工智能代理进行任务管理,使用人工智能代理
衡量人工智能的商业影响,评估人工智能对收入增长的影响,分析人工智能实施带来的成本节约,比较人工智能驱
了解人工智能对社会的影响,评估人工智能对社会结构的影响,评估人工智能对公共政策的影响,认识人工智能在
使用人工智能进行流程优化,利用人工智能自动化重复性工作流程,提升运营效率,通过人工智能解决方案减少流
使用人工智能进行客户服务自动化,利用人工智能自动回复服务,集成人工智能聊天机器人以支持任务,使用人工
推动团队的人工智能采纳,鼓励团队对人工智能工具的认同,解决团队对人工智能实施的担忧,培训团队掌握新的
利用人工智能提升客户体验,增强客户参与度,利用人工智能工具个性化客户互动,使用人工智能自动分析客户反
了解人工智能对商业和经济的影响,分析人工智能对市场动态的影响,评估人工智能驱动的行业战略变化,评估人
在日常任务中利用人工智能,将人工智能工具整合到工作流程中,使用人工智能自动化重复性任务,利用人工智能
使用人工智能结合公司知识,将人工智能与内部数据源整合,为特定公司需求定制人工智能工具,使用专有公司信
人工智能转型,实施基于人工智能的流程优化,跨部门整合人工智能解决方案,评估企业采用人工智能的准备情况
理解人工智能对工作的影响,评估人工智能对日常任务的影响,评估人工智能驱动的工作场所变化,识别人工智能
利用人工智能进行管理,将人工智能工具整合到管理流程中,使用人工智能分析管理数据,利用人工智能增强团队