Die digitale Transformation verändert das Gesundheitswesen mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) und digitalen Technologien. KI hat das Potenzial, die Medizin zu revolutionieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Die Anwendungsbereiche reichen von der Diagnose, Bildanalyse und Behandlung von Patienten bis hin zur Optimierung von Krankenhausabläufen und der Entwicklung neuer Therapieansätze. Die Sammlung und Analyse […]
Künstliche Intelligenz (KI) hat bereits ihren Weg in die Medizin gefunden und wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, einschließlich der Früherkennung von Krebsarten, robotischer Unterstützung bei Operationen und der Verbesserung der Patientendiagnose durch spezialisierte Apps. Laut Felix Nensa, Radiologe und Informatiker am Institut für KI in der Medizin (IKIM) am Universitätsklinikum Essen, stehen wir erst am […]
Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, den Verkehrssektor grundlegend zu verändern und intelligente und effizientere Lösungen für den Transport zu bieten. Die Einführung von autonomen Fahrzeugen, KI-gesteuertem Verkehrsmanagement und smarten Mobilitätslösungen sind nur einige Beispiele dafür, wie KI im Verkehrswesen eingesetzt werden kann. Experten erwarten, dass die digitale Transformation im Verkehrssektor weiter voranschreiten wird und […]
Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt zunehmend an Bedeutung in der Forschung. Wir sind Zeugen eines technologischen Fortschritts, der unser Verständnis und die Anwendung von KI revolutioniert. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf die Zukunft der künstlichen Intelligenz in der Forschung und betrachten die Potenziale und Herausforderungen dieser spannenden Zukunftstechnologie. Schlüsselerkenntnisse: Die KI-Forschung steht […]
Reinforcement Learning ist eine zentrale Methode des maschinellen Lernens, bei der ein System durch Belohnung und Bestrafung lernt, optimale Aktionsfolgen auszuführen. Es ermöglicht Unternehmen, Prozesse in komplexen und unstrukturierten Umgebungen zu automatisieren. Der Praxisleitfaden „Reinforcement Learning – warten oder starten?“ des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrums Augsburg bietet einen umfassenden Einblick in die Funktionsweise von Reinforcement Learning und […]
Ein neuronales Netz ist ein abstrahiertes Modell miteinander verbundener Neuronen, das auf dem Aufbau des menschlichen Gehirns basiert. Es besteht aus mehreren Ebenen, darunter Input-, Hidden- und Output-Ebenen. Neuronale Netze können große Mengen an unstrukturierten Daten analysieren und Muster in ihnen finden. Sie müssen durch Training mit bekannten Daten trainiert werden, um neue Daten interpretieren […]
Als Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in der Wirtschaft Einzug hält, erleben Unternehmen eine KI-Revolution. KI-Technologien bieten ein enormes Potenzial für Unternehmen, um ihre Abläufe zu optimieren, die Produktivität zu steigern und innovative Lösungen zu entwickeln. Von KI-Anwendungen in Unternehmen bis hin zur Einsatzmöglichkeiten von KI in der Unternehmenswelt – die Zukunft der KI in Unternehmen […]
In unserem Leitfaden werden wir Ihnen erklären, was neuronale Netze sind und wie sie funktionieren. Neuronale Netze sind ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz und ermöglichen Maschinen, komplexe Aufgaben zu erlernen und Lösungen für Probleme zu finden. Wir werden Ihnen auch ihre Anwendungsbereiche und Vorteile näherbringen. Erfahren Sie mehr über diese faszinierende KI-Technologie. Schlüsselerkenntnisse Neuronale Netze […]
Legal Tech bezeichnet die Digitalisierung in der juristischen Arbeit, einschließlich Justiz und Rechtsberatung. Es umfasst Software-Anwendungen zur Vereinfachung anwaltlicher Aufgaben, Technologien zur Automatisierung juristischer Arbeit und Internet-Anwendungen, die die Vernetzung zwischen Anwälten und Mandanten verändern. Das Ziel von Legal Tech ist es, Arbeitsprozesse zu verschlanken und die Qualität der juristischen Arbeit zu steigern. Schlüsselerkenntnisse Legal […]
Supervised Learning ist eine Methode des maschinellen Lernens, bei der ein Computer-Algorithmus anhand von Trainingsdaten lernt und überwacht wird. Dabei werden dem Algorithmus Eingangsdaten mit bekannten Ausgangswerten zur Verfügung gestellt, um Muster und Zusammenhänge zwischen den Daten zu erkennen. Das Ziel ist es, eine genaue Mapping-Funktion zu erzeugen, die es dem Algorithmus ermöglicht, präzise Vorhersagen […]
