Allgemein

KI, Automation, Robotik. Spielen die drei heißdiskutierten Begriffe Hand in Hand, sind insbesondere sich wiederholende und regelbasierte Abläufe bald obsolet. Wie es um die häufigsten Jobs in Deutschland steht, haben wir in einer groben Einschätzung unten vorgenommen: Signifikante Anteile der folgenden Arbeiten sind durch KI und Robotik in den nächsten Jahren gefährdet: Sich wiederholende physische

Anwendungsgebiete von KI im Militär Effizienz und Genauigkeit: KI-Systeme können komplexe Aufgaben schneller und genauer ausführen als Menschen. Dies kann in verschiedenen Anwendungsbereichen, wie der Analyse von Drohnenbildern, der Überwachung und Geheimdiensterhebung oder der Entscheidungsfindung, zum Tragen kommen. Durch den Einsatz von KI können so Informationen schneller verarbeitet und mögliche Bedrohungen effektiver identifiziert werden. Reduziertes

Künstliche Intelligenz ohne Vorurteile: 6 Richtlinien und Best Practices zur Bekämpfung von Verzerrungen in KI-Algorithmen Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, unsere Welt zu revolutionieren. Sie kann jedoch auch unbeabsichtigt bestehende Vorurteile verstärken, wenn Algorithmen auf voreingenommenen Daten trainiert werden. Um eine faire, unvoreingenommene und integrative KI-Entwicklung zu fördern, haben Experten Richtlinien und Best Practices

Künstliche Intelligenz und regulatorische Entwicklungen in der EUKünstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, zahlreiche Bereiche wie Industrie, Landwirtschaft, Gesundheit und Bildung zu revolutionieren. Die EU konzentriert sich bei ihrer Herangehensweise an KI auf Exzellenz und Vertrauen, um Forschung und industrielle Kapazität zu fördern und gleichzeitig Sicherheit und Grundrechte zu gewährleisten. Der AI Act, der 2021

Was ist eigentlich Deep Learning, was bedeutet Neuronale Netze und wie hat das Einfluss auf das Thema Künstliche Intelligenz? Grundlagen von Deep Learning Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das darauf abzielt, Computern beizubringen, wie sie aus großen Datenmengen lernen und Muster oder Zusammenhänge erkennen können. Deep Learning-Modelle basieren auf künstlichen neuronalen Netzen,