Kooperativer Bibliotheksverbund

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Umfang: 1 online resource (314 pages)

Ausgabe: 1

ISBN: 9783410314578

Serie: Beuth Innovation

Anmerkung: Künstliche Intelligenz managen und verstehen -- Über die Herausgeber -- Über die Gastautoren -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- TEIL 1 − Grundlagen -- Kapitel 1 Künstliche Intelligenz - Gestern, Heute, Morgen -- 1.1 KI gestern: Ursprung und Evolution von KI -- 1.2 KI heute: Wirtschaftsfaktor dank industrialisierter Plattformen -- 1.3 KI morgen: Nachvollziehbare intelligente Systeme für alle -- 1.4 KI übermorgen: Besser als der Mensch? -- Kapitel 2 Modellierung und Modelle - Wie künstliche Intelligenz die Welt abbildet -- 2.1 Modelle als Schlüsselkonzept der Kognition -- 2.2 Regelbasierte KI-Modelle -- 2.3 Datengetriebene KI-Modelle -- 2.4 Perspektiven und Grenzen der KI-Modellierung -- Kapitel 3 Modelle wie am Fließband - Datengetriebene KI-Entwicklung im industriellen Maßstab -- 3.1 KI-basierte Geschäftsprozesse erfordern einen „Human on the Loop" -- 3.2 KI-basierte Prozesse erfordern agile Organisationen und innovative Arbeitsabläufe -- 3.3 Größere AI Factories führen zu neuen Aufgabenbereichen -- 3.4 AI Factories erfordern neue Technologien und Architekturen -- 3.5 KI-Fabriken müssen an die Geschäftsergebnisse angepasst werden -- 3.6 Schlussfolgerungen -- Kapitel 4 Erfolg mit KI-Geschäftsmodellen - vier Faktoren für datengetriebene KI -- 4.1 Daten -- 4.2 Talente -- 4.3 Software -- 4.4 Vertrauenswürdigkeit von KI -- TEIL 2 - Eine dreidimensionale Taxonomiefür KI-Systeme -- Kapitel 5 Methoden, Fähigkeiten, Kritikalität - ein dreidimensionaler Blick auf KI -- 5.1 Vorbild Lebensmittelkennzeichnung -- 5.2 Konzept und Aufbau der AI=MC²-Taxonomie -- 5.3 Anwendungsszenarien und Nutzen der AI=MC²-Taxonomie -- Kapitel 6 Klassifizierung von KI-Methoden -- 6.1 Klassische künstliche Intelligenz -- 6.2 Symbolische künstliche Intelligenz -- 6.3 Hybride Lernverfahren -- 6.4 Maschinelles Lernen -- Kapitel 7 Klassifizierung von KI-Fähigkeiten , 7.1 Wahrnehmen -- 7.2 Verarbeiten -- 7.3 Handeln -- 7.4 Kommunizieren -- Kapitel 8 Klassifizierung von KI-Kritikalität -- 8.1 Kein oder geringes Schädigungspotenzial -- 8.2 Begrenztes Schädigungspotenzial -- 8.3 Regelmäßiges oder deutliches Schädigungspotenzial -- 8.4 Erhebliches Schädigungspotenzial -- 8.5 Unvertretbares Schädigungspotenzial -- Kapitel 9 Analysieren und Vergleichen mit der AI=MC²-Taxonomie -- 9.1 Verkehrszeichenerkennung -- 9.2 Automatisierte Schadensregulierung -- TEIL 3 - KI in der Praxis -- Kapitel 10 KI-basierter Kundenservice - Der Virtuelle Assistent der HUK24 -- 10.1 Darstellung der Organisation und Arbeitsweise -- 10.2 Der „Virtuelle Assistent" übernimmt Aufgaben des Versicherungsberaters -- 10.3 KI übernimmt das Suchen und Antworten -- 10.4 Sicherheit und Datenschutz -- 10.5 Business Case und quantitative Verbesserung -- 10.6 Erfahrungen und Empfehlungen -- 10.7 Ausblick -- Kapitel 11 KI-basierte Objekterkennung auf Luftbildern -- 11.1 Die KI-Lösung „Gebäudefeldvergleich" -- 11.2 „Human-in-the-Loop" - die Veränderung der Arbeitsprozesse -- 11.3 Business Case -- 11.4 Schlussfolgerungen und Empfehlungen -- Kapitel 12 Luminous - ein neues KI-Sprach- und Bild-Weltmodell mit europäischem Kontextwissen -- 12.1 AI Made in Europe: Das Sprachmodell „Luminous" -- 12.2 Eine neue KI-Architektur: der Transformer -- 12.3 Beantwortung von Fragen und Übersetzung von Texten -- 12.4 Luminous vervollständigt Texte im kulturellen Kontext Europas -- 12.5 Zukunftsweisende Forschung: Gemeinsames Lernen von Bildern und Texten -- 12.6 Neue Möglichkeiten der Mensch-Maschine-Interaktion -- 12.7 Fazit -- Kapitel 13 Mobile Datenerfassung mithilfe künstlicher Intelligenz -- 13.1 KI-basierte mobile Datenerfassung -- 13.2 Entwicklung vertrauensvoller KI-basierter mobiler Datenerfassung -- 13.3 Erfahrungen und Empfehlungen , TEIL 4 − Vertrauenswürdigkeit, Normung und Regulierung -- Kapitel 14 Vertrauenswürdigkeit künstlicher Intelligenz -- 14.1 Von Misstrauen zu Vertrauen -- 14.2 Neun Qualitätskriterien für Vertrauenswürdigkeit -- Kapitel 15 Normung künstlicher Intelligenz -- 15.1 Warum werden Normen für KI-Produkte und -Dienstleistungen benötigt? -- 15.2 Wie sieht die aktuelle Landschaft von Normen und Standards aus? -- 15.3 Welche Chancen bieten KI-Standards und welche Risiken entstehen? -- 15.4 Charakteristiken staatlicher Regulierung auf Basis von Normen und Standards -- 15.5 Normung und Standardisierung in Europa -- 15.6 Normung und Standardisierung in Deutschland -- 15.7 Nutzen von Normung und Standardisierung -- Kapitel 16 Der AI Act - Europa auf dem Weg zu einem Gesetz zu künstlicher Intelligenz -- 16.1 Transparenz und Risikobewertung von KI-Systemen -- 16.2 Was bedeutet Marktüberwachung für KI? -- 16.3 Wie wird Normung ein Teil der KI-Regulierung? -- 16.4 Hochrisiko-KI-Systeme -- 16.5 Weitere Europäische Rechtsakte mit Relevanz für KI-Systeme -- Kapitel 17 KI-basierte Medizinprodukte: Darstellung der Konformitätsbewertung anhand eines Beispiels -- 17.1 Einleitung -- 17.2 Für den Marktzugang erforderliche Schritte -- 17.3 Fortlaufende Verpflichtungen -- 17.4 Weitere Anforderungen und Anmerkungen -- 17.5 Abschließende Betrachtungen -- Kapitel 18 Schneller von der Idee in den Markt - Wie KI-Lösungen für die medizinische Diagnostik von DIN-Standards profitieren -- 18.1 Erarbeitung einer DIN SPEC -- 18.2 DIN SPECs 13288 und 13266: Bilderkennung mittels Deep Learning in der Medizin -- 18.3 Fazit -- Anhang

Weitere Ausg.: Print version: Holoyad, Taras Künstliche Intelligenz managen und verstehen Berlin : Beuth Verlag,c2023 ISBN 9783410314561

Schlagwort(e): Electronic books.

URL: https://ebookcentral.proquest.com/lib/th-brandenburg/detail.action?docID=7188685