Künstliche Intelligenz Software Ressourcen
Artikel, Glossarbegriffe, und Diskussionen, um Ihr Wissen über Künstliche Intelligenz Software zu erweitern
Ressourcenseiten sind darauf ausgelegt, Ihnen einen Querschnitt der Informationen zu bieten, die wir zu spezifischen Kategorien haben. Sie finden Artikel von unseren Experten, Funktionsdefinitionen, und Diskussionen von Benutzern wie Ihnen.
Künstliche Intelligenz Software Artikel
20 revolutionäre KI-Anwendungen im Jahr 2025: Beispiele aus der Praxis
Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Ihr Unternehmen Markttrends antizipiert, bevor sie entstehen; das Gesundheitswesen Krankheiten vorhersagt, bevor Symptome auftreten, und Ihr persönlicher Assistent Ihren täglichen Zeitplan verwaltet.
von Rebecca Reynoso
Was ist Bildannotation? Typen, Anwendungsfälle und mehr
Ob B2B- oder B2C-Branche, das Rennen um den Aufstieg im Bereich der künstlichen Intelligenz brodelt an der Oberfläche mit Computer-Vision-Techniken wie der Bildannotation.
von Holly Landis
What Is Machine Learning? Benefits And Unique Applications
Imagine a world where computers can learn and adapt on their own. No longer stuck doing just what we program them to do, machines will be able to understand, analyze, and even predict how people behave. This isn’t just a dream; it’s a reality we are quickly moving toward.In today’s information-filled world, the amount of data can be overwhelming. While it’s easy to collect data, the real challenge is finding useful insights from all that information. This is where machine learning comes in.
von Amal Joby
10 Best Data Labeling Software With G2 User Reviews
As the prominence of AI grows, it is being commercialized at a lightning-fast speed.
von Shreya Mattoo
KI in der Musik: Vorteile, Herausforderungen und Werkzeuge für Musiker
Wenn Beethoven lebendig wäre, um seine 10. Symphonie, die von künstlicher Intelligenz (KI) komponiert wurde, zu hören, hätte er Tränen in den Augen.
von Shreya Mattoo
Brief History of Artificial Intelligence - From 1900 till Now
The history of artificial intelligence may feel like a dense and impenetrable subject for people who aren’t well-versed in computer science and its subsets.
von Rebecca Reynoso
Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? Arten, Definition und Beispiele
Erinnern Sie sich an Sophia, den Humanoiden, der in der Late-Night-Show mit Jimmy Fallon auftrat?
von Amal Joby
Was ist TinyML? Eine kurze Einführung und Vorteile
Wenn Sie das Wort maschinelles Lernen (ML) hören, stellen Sie sich dann sofort einen großen Raum voller Server vor, die stark schwitzen, um riesige Datenmengen zu verarbeiten?
von Amal Joby
History Of Computers: Timeline, I/O Devices and Networking
Can you imagine your life without a computer?
von Mara Calvello
Der Aufstieg der KI-generierten Kunst: Von Algorithmen zu Ästhetik
Bei der Auseinandersetzung mit den Auswirkungen der künstlichen Intelligenz (KI) ist die Kunst- und Kreativbranche nicht ausgenommen.
von Alyssa Towns
KI-Bilderzeugung: Die Wissenschaft dahinter, wie sie funktioniert
Die Welt der künstlichen Intelligenz (KI) wächst weiter und durchdringt fast jede Branche. Kreative Arbeiten, insbesondere Kunst- und bildbasierte Bereiche, gehören zu den ersten, die dank KI erhebliche Veränderungen erfahren haben.
von Holly Landis
Was ist Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI)? Die Zukunft ist hier
Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) könnte das Beste oder Schlimmste sein, das uns je passiert.
von Amal Joby
ChatGPT meistern: Behrang Asadi über die wachsende Wirkung von generativer KI
Generative KI, synthetische Medien und große Sprachmodelle (LLMs) sind heute in der Geschäftswelt im Trend. Während die Menschen noch an ihrer Zuverlässigkeit und Ethik zweifeln, haben einige wenige Unternehmen sie in ihren Technologie-Stack integriert.
von Behrang Asadi
Top-Digitalisierungstrends im Jahr 2021
Dieser Beitrag ist ein Teil der 2021 Digital Trends Serie von G2.
von Michael Fauscette
Innovation in der Künstlichen Intelligenz [INFOGRAFIK]
Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) sind Spitzentechnologien, die Algorithmen verwenden, um Vorhersagen auf der Grundlage großer Datensätze zu treffen, ähnlich wie Menschen auf der Grundlage von Erfahrungen handeln, jedoch mit weit größerer Effizienz und in viel größerem Maßstab. Aufgrund dieser Eigenschaften hat KI/ML ein enormes wahrgenommenes Potenzial, eine Reihe von Prozessen in der gesamten Organisation zu automatisieren. Aber übernehmen IT-Führungskräfte diese innovative Technologie? Und führen ihre Bemühungen zum Erfolg?
von Kara Sargent
Wenn Plattformen kollidieren, entwickelt sich die Analytik weiter
Im Bereich der Unternehmens-Technologie setzt sich die scheinbar endlose Entwicklung datengetriebener Erkenntnisse unvermindert fort – aber wann wird sie enden?
von Tom Pringle
Technologieunternehmen, die die Lücke zwischen KI und Automatisierung schließen
Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) sind wichtige, miteinander verbundene Werkzeuge, die Organisationen dabei helfen, ihre Prozesse zu optimieren und Intelligenz in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. Sie ermöglichen es Unternehmen, organisatorische Ziele zu erreichen, indem sie Geschäftsprozesse automatisieren, wodurch sie die Effizienz steigern und sich an neue Geschäftsverfahren anpassen können.
von Matthew Miller
Die Auswirkungen von KI-Regulierungen auf die Industrie in der EU
Nach ihrer Ernennung zur Präsidentin der Europäischen Kommission im November 2019 machte sich Ursula von der Leyen daran, eine Reihe von Initiativen umzusetzen. Insbesondere beauftragte von der Leyen Margrethe Vestager, die Exekutiv-Vizepräsidentin der EU für ein Europa, das für das digitale Zeitalter gerüstet ist, innerhalb von 100 Tagen einen ersten Vorschlag für eine Politik zur künstlichen Intelligenz vorzulegen.
von Tom Pringle
Die Dinge haben Augen: Eine Einführung in das IoT
Einen Moment, wenn Sie wollen, um diesen Namen zu würdigen, das „Internet der Dinge“.
von G2 Staff
The Data Toolbox: The Expanding Domain of AI & Analytics
Killer robots. Threatening humanoids. Robo-apocalypses and evil robots taking over the world. (Just kidding.)
von Matthew Miller
CX Tech: Artificial and Intelligent
Of all technologies that impact customer experience (CX), few have as immediate or obvious an effect as artificial intelligence (AI).
von Marshall Lager
G2 on Enterprise AI & Analytics: What is It Really & Why Does It Matter?
Artificial intelligence (AI) has become the hottest topic in technology. Its use in the age of digital transformation spans the commercial and public sectors, fueling debate among businesses, lawmakers, and the public. I have been putting pen to paper on the subject for a few years now; having recently joined G2 to nurture the expansion of our AI categories (as well as our analytics, cloud, and security categories), I would like to sum up some of my views, while setting the scene for a more detailed exploration of the technologies, business challenges, and trends shaping AI.
von Tom Pringle
KI im Einzelhandel: Wie sie eingesetzt wird (+ 4 Markenbeispiele)
Die Nachrichten sind überflutet mit Berichten über die Schließung von stationären Geschäften in einem erstaunlichen Tempo.
von Rebecca Reynoso
Eingebettete KI: Trends für eingebettete Systeme im Jahr 2019
Mit dem starken Fokus auf die digitale Transformation suchen Softwarekäufer aktiv nach Produkten, die aus verschiedenen Gründen künstliche Intelligenz in den Anwendungen integriert haben.
von Rob Light
Künstliche Intelligenz Software Glossarbegriffe
Künstliche Intelligenz Software Diskussionen
0
Als Softwareentwickler möchte ich über die neuesten Forschungen zu ML, KI usw. informiert sein.
Wie kann ich anfangen, Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen in Swift zu lernen und umzusetzen?
Hey, KI und ML verändern die digitale Szene total, oder? Wenn du ein Softwareentwickler bist, der auf dem Laufenden bleiben möchte, musst du mit den neuesten Erkenntnissen aus der Forschungswelt Schritt halten. Einige der aktuellen Forschungen erweitern nicht nur, was wir mit KI machen können, sondern geben uns auch wertvolle Einblicke, wie wir diese Systeme intelligenter und effizienter gestalten können. Schauen wir uns an, was gerade angesagt ist:
1. Das eine Framework, um sie alle zu beherrschen: Der maschinelle Lernperiodensystem
Also, jemand hatte die super coole Idee eines einheitlichen Frameworks, das über 20 klassische ML-Algorithmen organisiert, als wären sie Elemente im Periodensystem. Es ist wie eine Karte, die zeigt, wie all diese Algorithmen basierend auf dem, was sie aus Daten lernen, miteinander verbunden sind. Das ist eine große Neuigkeit, weil es uns helfen kann, vorherzusagen, welche Algorithmen fehlen und zu einigen neuen führen könnten. Es wird auch einfacher, Algorithmen zu kombinieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen, besonders bei Dingen wie Computern das Sehen oder Verstehen beizubringen.
2. Intelligenter, schneller und schlanker bauen
Forscher sind ganz darauf aus, KI besser arbeiten zu lassen und weniger Energie zu verbrauchen. Hier sind ein paar Bereiche, die viel Aufmerksamkeit bekommen:
- Generative KI für die Erstellung von Inhalten
Das ist KI, die Inhalte im Handumdrehen erstellen kann – wie Schreiben, Zeichnen oder sogar Videos machen. Das Coole daran ist, dass sie immer schneller und besser darin wird und dabei weniger Computerressourcen benötigt. Das bedeutet, dass wir bald KI sehen könnten, die Anzeigen oder Filme erstellt oder uns bei unseren eigenen Projekten hilft.
- Kleine Sprachmodelle (SLMs)
Diese kleinen Dinger sind wie die Diätversion von großen Sprachmodellen. Sie sind dafür gemacht, spezifische Aufgaben zu erledigen und können auf unseren Handys oder Smart-Home-Geräten laufen, ohne den Akku zu leeren. Außerdem behalten sie deine Daten für sich, was großartig für die Privatsphäre ist.
- Lernen von allem
KI wird immer besser darin, verschiedene Arten von Informationen gleichzeitig zu verstehen, wie Wörter, Bilder und Geräusche. Das wird Dinge wie selbstfahrende Autos und intelligente Assistenten viel besser darin machen, zu verstehen, was um sie herum passiert.
3. KI richtig trainieren und sicher halten
Also, wie bringen wir KI bei, ohne dass sie wie Skynet durchdreht? Daran arbeiten die Leute. Sie untersuchen verschiedene Möglichkeiten, Modelle zu trainieren, abgesehen von der üblichen Backpropagation-Technik. Das Ziel? Schnelleres Lernen, weniger redundante Informationen und Modelle, die ihre Ressourcen klug nutzen.
Und vergessen wir nicht die Sicherheit. Wir wollen KI, die weiß, wann sie kurz davor ist, einen Fehler zu machen, und sich selbst korrigieren kann. Das ist super wichtig für ernste Dinge wie das Gesundheitswesen, wo man nicht möchte, dass ein Roboterarzt gefährliche Fehler macht, oder wenn man KI das Autofahren überlässt.
4. KI mit allem anderen mischen
Jetzt ist KI nicht mehr nur für Computerfreaks. Menschen nutzen sie in allen möglichen Bereichen, wie das Fangen von Cyberkriminellen mit KI-gestützten Abwehrmaßnahmen und das Helfen von Ärzten, herauszufinden, was mit dir los ist. Das bedeutet, dass wir einige wirklich coole Anwendungen von KI im Alltag sehen.
Für euch Entwickler da draußen ist diese Forschung nicht nur kluges Gerede. Es ist wie ein Blick in die Zukunft und wie ihr sie in euren eigenen Projekten nutzen könnt. Also, haltet die Augen offen für das, was in der KI passiert, und ihr werdet immer bereit sein, etwas Cooles damit zu machen.