Künstliche Intelligenz in der Praxis : Anwendung in Unternehmen und Branchen : KI wettbewerbs- und zukunftsorientiert Einsetzen

Titel: Künstliche Intelligenz in der Praxis Anwendung in Unternehmen und Branchen: KI wettbewerbs- und zukunftsorientiert Einsetzen
verantwortlich: Wennker, Phil (VerfasserIn)
veröffentlicht: Wiesbaden: Springer Gabler, 2020
©2020
Erscheinungsjahr: 2020
Erscheint auch als: Wennker, Phil, Künstliche Intelligenz in der Praxis, Wiesbaden, Germany : Springer Gabler, 2020, X,165 Seiten
Andere Ausgaben: Künstliche Intelligenz in der Praxis: Anwendungen in Unternehmen und Branchen: KI wettbewerbs- und zukunftsorientiert einsetzen
Medientyp: E-Book
Datenquelle: K10plus Verbundkatalog
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Zusammenfassung

Intro -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- 1 Künstliche Intelligenz - Eine kurze Geschichte -- 1.1 Die Geburtsstunde der künstlichen Intelligenz -- 1.2 Erster KI-Winter -- 1.3 Expertensysteme -- 1.4 Zweiter KI-Winter -- 1.5 Intelligente Agenten -- Literatur -- 2 Machine Learning -- 2.1 Wie Maschinen lernen -- 2.1.1 Prozess des Lernens -- 2.1.2 Machine Learning - Maschinelles Lernen -- 2.1.3 Supervised Learning - Überwachtes Lernen -- 2.1.3.1 Semi-Supervised Learning -- 2.1.3.2 Active Learning -- 2.1.4 Unsupervised Learning -- 2.1.5 Reinforcement Learning - Verstärkendes Lernen -- 2.1.6 Automated Machine Learning -- 2.2 Künstliches neuronales Netz -- 2.2.1 Wie neuronale Netze lernen -- 2.2.1.1 Forward Pass -- 2.2.1.2 Bias Neuron -- 2.2.1.3 Aktivierungsfunktionen -- 2.2.1.4 Fehlermessung -- 2.2.1.5 Backpropagation -- 2.2.2 Over- und Underfitting in neuronalen Netzen -- 2.2.3 Rekurrente neuronale Netze -- 2.2.4 Convolutional Neural Networks (CNN) -- 2.2.5 Tiefe Convolutional Neural Networks -- 2.2.6 Generative Adversarial Networks (GAN) -- 2.2.7 Transformer -- 2.2.8 Transfer Learning -- 2.2.9 Relation Networks, Graph Networks -- Literatur -- 3 Künstliche Intelligenz im Marketing -- 3.1 Targeting -- 3.2 Content Creation -- 3.3 Texterstellung -- 3.4 Content-Verbesserung -- 3.5 Customer Experience Management -- Literatur -- 4 Künstliche Intelligenz in Human Ressources -- 4.1 Recruiting -- 4.2 Onboarding -- 4.3 Qualifizierung -- 4.4 Beförderungen -- 4.5 Mitarbeiter-Retention -- 5 Künstliche Intelligenz im Gesundheitssystem -- 5.1 Bildgebende Diagnostik -- 5.2 Diagnostik -- 5.3 Verlaufsvorhersagen -- 5.4 Wirkstoffentwicklung und Pharmaforschung -- 5.5 Aufklärung -- 5.6 Pflege -- 5.7 Covid-19 -- 5.8 Roboter als Frontline Worker -- Literatur -- 6 Künstliche Intelligenz im Einzelhandel -- 6.1 Recommendation Engines -- 6.2 Kassenlose Supermärkte.

Umfang

1 Online-Ressource (X, 165 Seiten); Illustrationen

Sprache

Deutsch

Schlagworte