Kooperativer Bibliotheksverbund

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Format: 1 Online-Ressource (637 Seiten)

ISBN: 9783658295509

Series Statement: FOM-Edition Ser

Note: Description based on publisher supplied metadata and other sources , Intro -- Geleitwort -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- Teil I Grundlagen und Gesellschaft -- 1 Moralische Maschinen - Zur ethischen Ununterscheidbarkeit von Mensch und Maschine -- Zusammenfassung -- 1.1 Künstliche Intelligenz -- 1.2 Künstliche Intelligenz und der Begriff der Person -- 1.3 Künstliche Intelligenz, Enhancement und personale Identität -- 1.4 Künstliche Intelligenz, Neurowissenschaften und der freie Wille -- 1.5 Künstliche Intelligenz - Die systemtheoretische Perspektive und der Begriff der "Autonomie" -- 1.6 Fazit -- Literatur -- 2 Natural Language Processing in der KI -- Zusammenfassung -- 2.1 Die Analyse von Texten und künstliche Intelligenz -- 2.2 Aktuelle Beispiele zu NLP/NLG -- 2.2.1 Das Erfassen von Bildern durch Textanalysen -- 2.2.2 Etablierung eines Notfall-Informationssystems durch die Analyse von Texten in sozialen Medien -- 2.2.3 NLP und NLG bei Chatbots und die Entwicklung von virtuellen Identitäten -- 2.3 Die Entstehung des KI-Hypes aus der Notwendigkeit, bessere Textanalysen zu liefern -- 2.4 Künstliche Intelligenz in Patenten und der Wissenschaft - eine integrierte Betrachtung -- 2.4.1 Die Patentsituation -- 2.4.2 Analyse der Fachpublikationen -- 2.5 Schlussbetrachtung und die Zukunft von KI/NLP -- Literatur -- 3 KI in der Telekommunikation mit 5G -- Zusammenfassung -- 3.1 KI in der Telekommunikation -- 3.2 Angewandte KI -- 3.3 KI-Strategie von Huawei und Google -- 3.4 Exemplarische Anwendungen -- 3.4.1 Das Hukou-System -- 3.4.2 Deep Learning mit Googles VM -- 3.5 Bedeutende Anwendungsbereiche der KI für die Telekommunikation und 5G -- 3.5.1 Akquise von Trainingsdaten für maschinelles Lernen -- 3.5.2 Standardisierte KI-Werkzeuge -- 3.5.3 Automatisierung von Prozessen -- 3.5.4 Verstehen natürlicher Sprache -- 3.5.5 Bias-Erkennung -- 3.5.6 KI-Ethik für Produkte -- 3.6 Zusammenfassung und Ausblick -- Literatur , 4 Die Nutzung von KI in Unternehmen aus Sicht der Selbstbestimmungstheorie -- Zusammenfassung -- 4.1 Aktuelle Bedeutung von künstlicher Intelligenz für Unternehmen -- 4.2 Die Selbstbestimmungstheorie nach Deci und Ryan -- 4.3 Welche Rolle spielen die Grundbedürfnisse für die Nutzung von KI? -- 4.4 Darstellung eines integrativen Modells zur Nutzung von künstlicher Intelligenz in Unternehmen -- 4.5 Abschließende Gedanken und Implikationen für die Praxis -- Literatur -- 5 Juristische Aspekte der KI -- Zusammenfassung -- 5.1 Einführung -- 5.2 Haftung -- 5.3 Personen als Träger von Rechten und Pflichten nach bisheriger Rechtslage -- 5.4 Die Empfehlungen des Europäischen Parlaments vom 16.02.2017 zur "elektronischen Person" -- 5.5 Kritik an den Empfehlungen des Europäischen Parlaments -- 5.6 Die Schwelle zur elektronischen Person - "Fischer/Reeck'sche Schwelle" -- 5.7 Folgefragen -- 5.8 Fazit -- Literatur -- 6 Die Matrix - KI in der Generalisierbarkeitstheorie -- Zusammenfassung -- 6.1 Künstliche Intelligenz in der Welt der Arbeit -- 6.2 Grundzüge der G-Theorie -- 6.3 Multiple Ebenenanalyse mit Nestung - lmer()-Funktion -- 6.4 Effekt-Komponenten-Analyse und Messwertzerlegung -- 6.5 Methoden zur Schätzung von Varianzkomponenten -- 6.5.1 Erwartete mittlere Abweichungsquadrate -- 6.5.2 Restricted maximum likelihood (REML) -- 6.5.2.1 lmer()-Funktion -- 6.5.2.2 gstudy()-Funktion -- 6.6 Von der G-Studie zu den Messinstrumenten -- 6.7 R-Syntax und Formelwerk der Generalisierung -- 6.7.1 p x i mit p x I -- 6.7.2 i : p mit I : p -- 6.7.3 p x i x o mit p x I x O -- 6.7.4 p x (r : t) mit p x (R : T) -- 6.8 Führungsforschung im Drei-Facetten-Design (r : s : p) x i -- 6.9 Fazit und ökonomischer Nutzen -- Literatur -- 7 Informationsextraktion und kartografische Visualisierung von Haushaltsplänen mit AutoML-Methoden -- Zusammenfassung , 7.1 Ratsinformationssysteme in Deutschland -- 7.1.1 Was sind Bürger- und Ratsinformationssysteme? -- 7.1.2 Ratsinformationssysteme als Datenquellen -- 7.1.3 Informationsabruf aus Ratsinformationssystemen -- 7.2 Die Kombination von "Natural Language Processing" und Machine Learning -- 7.2.1 Künstliche Intelligenz und Automatisierung -- 7.2.2 Natural Language Processing -- 7.2.3 Maschinelles Lernen -- 7.2.4 AutoML-Systeme -- 7.3 Auswahl der Daten und Erkennung von Haushalts- und Ergebnisplänen -- 7.4 Informationsextraktion und Kartografierung -- 7.5 Ergebnisse -- 7.6 Diskussion -- 7.7 Fazit und Ausblick -- Literatur -- 8 Wege zu Entscheidungen der Nutzung von KI auf Basis eines gesellschaftlichen Lernprozesses -- Zusammenfassung -- 8.1 Einleitung -- 8.2 Der Mikrokosmos - Unternehmenstransformation durch KI -- 8.3 Der Makrokosmos - KI in der Gesellschaft und der Politik -- 8.4 Historische Beispiele -- 8.4.1 Der Buchdruck mit variablen Lettern im 15. Jahrhundert -- 8.4.2 Die Geschichte des Internets -- 8.4.3 Die Dot.Com-Welt -- 8.4.4 Die bisherige Geschichte von Big Data -- 8.4.5 Kryptowährungen - neue Zahlungssysteme -- 8.5 Schlussfolgerungen für die Gesellschaft -- 8.5.1 Digitale Kompetenz (Bildung und Information) -- 8.5.2 Gesetze und Wettbewerbsregeln für digitale Lösungen -- 8.5.3 Kontrollinstanzen -- 8.5.4 Ethische Grundlagen der KI -- 8.5.5 Macht des Verbrauchers oder Bürgers -- 8.6 Fazit -- Literatur -- Teil II Mobilität und Arbeit -- 9 KI zur Unterstützung neuer Arbeitswelten in Produktion, Handel und Logistik -- Zusammenfassung -- 9.1 Einführung -- 9.2 Entwicklung und Status der Digitalisierung in der Logistik -- 9.3 Digitalisierungsprojekte und die Anforderungen an Mitarbeitende und deren Kompetenzen -- 9.4 Konzeptionelle Elemente des E-Coachings und relevante KI-Funktionalitäten -- 9.5 Einsatzmöglichkeiten des E-Coachings , 9.6 Chancen und Herausforderungen einer digitalen Arbeitsgestaltung für neue Arbeitswelten in Produktion und Logistik -- Literatur -- 10 Vertrauen in KI - Eine empirische Analyse innerhalb des Produktionsmanagements -- Zusammenfassung -- 10.1 Einleitung -- 10.2 Grundlagen -- 10.3 Forschungsdesign -- 10.4 Vorstudie zur Hypothesenentwicklung -- 10.4.1 Methode -- 10.4.2 Ergebnisse -- 10.5 Hauptstudie zur Hypothesenprüfung -- 10.5.1 Methode -- 10.5.2 Ergebnisse -- 10.6 Diskussion -- 10.7 Fazit -- Literatur -- 11 KI-Widerstände auf der Mitarbeiterebene in produktive Dynamik überführen -- Zusammenfassung -- 11.1 KI in Unternehmen -- 11.2 Theoretische Ansätze zur Akzeptanzförderung -- 11.3 Entwicklung einer "Matrix Digital Change" -- 11.3.1 Produktiver Umgang mit Widerstand -- 11.3.2 Aktive Gestaltung von Change-Management -- 11.4 Anwendungsfall: Instandhaltung -- 11.4.1 Intelligente Information als Grundlage für KI wird derzeit noch vernachlässigt -- 11.4.2 Zukunft der Instandhaltung erlebbar machen -- 11.4.3 KI in der Fabrik 4.0 -- 11.4.4 KI in der Wertkette 4.0 -- 11.4.5 KI in der Information 4.0 -- 11.4.6 KI-spezifische Leitfragen der technischen Kommunikation 4.0 -- 11.4.7 Erhöhung der Selbstwirksamkeit -- 11.4.8 Agilität als Nährboden -- 11.5 Ausblick -- Literatur -- 12 Intelligent Robotic Process Automation -- Zusammenfassung -- 12.1 Einführung -- 12.2 Von der Automatisierung betrieblicher Einzelfunktionen hin zu Intelligent RPA -- 12.3 Architekturmodell von RPA-Systemen -- 12.4 Systematisierung von KI -- 12.5 Ordnungsrahmen zur Nutzung künstlicher Intelligenz für die Prozessautomatisierung -- 12.6 Fazit -- Literatur -- 13 Entscheiden bei Unsicherheit -- Zusammenfassung -- 13.1 IBM Watson -- 13.2 Wissenstransfer -- 13.3 Fazit -- Literatur -- 14 Vom smarten Berater zur smarten Maschine -- Zusammenfassung -- 14.1 Einleitung , 14.2 Status quo und Anforderungen an die Bank der Zukunft -- 14.2.1 Gegenwärtige Bankenlandschaft in Deutschland -- 14.2.2 Entwicklung des Bankenmarktes -- 14.2.3 Herausforderungen an deutsche Banken -- 14.3 Vierte industrielle Revolution -- 14.3.1 Natürliche Intelligenz -- 14.3.2 Wesen der KI -- 14.3.3 Beherrschung von Big Data -- 14.4 Durch KI zur Bank 4.0 -- 14.4.1 Operatives Bankmanagement -- 14.4.2 CRM im Bankmanagement -- 14.4.3 Umsetzung der KI im Bankensektor -- 14.4.3.1 Frontoffice -- 14.4.4 Middleoffice -- 14.4.5 Backoffice -- 14.5 Fazit -- Literatur -- 15 Die Anwendung von Machine Learning zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Dokumentenstapeln -- Zusammenfassung -- 15.1 Kompakte Einführung - Eine Dokumentenverarbeitung ist kein Dokumentenverständnis -- 15.2 Machine Learning als Schlüsselkomponente der modernen Erkenntnisgewinnung aus Dokumentenstapeln -- 15.2.1 Regelbasierende Systeme im Vergleich zu Machine Learning -- 15.2.2 Transfer Learning als Grundlage der agilen Modellentwicklung -- 15.2.3 Begutachtung verschiedener Methoden zum Dokumentenverständnis -- 15.2.3.1 Optical Character Recognition -- 15.2.3.2 Named Entity Recognition -- 15.2.3.3 Document/Text Classification -- 15.2.3.4 Sentiment Analysis -- 15.2.3.5 Text Summarization -- 15.3 Workflow zur Gewinnung von Erkenntnissen aus Dokumentenstapeln -- 15.4 Fazit und Ausblick -- Literatur -- Teil III Umwelt und Nachhaltigkeit -- 16 KI in der Logistik - Multiagentenbasierte Planung und Steuerung in der Transportlogistik -- Zusammenfassung -- 16.1 Verteilte künstliche Intelligenz und Multiagentensysteme -- 16.2 Multiagentensysteme in der Logistik -- 16.3 Anwendung -- 16.4 Fazit -- Literatur -- 17 Smart Mobility - Beitrag der KI zur Nachhaltigkeit -- Zusammenfassung -- 17.1 Mobilität zwischen Grundversorgung und Umweltbelastung -- 17.2 Begriffserläuterungen -- 17.2.1 Smart Mobility , 17.2.2 Nachhaltigkeit

Additional Edition: Erscheint auch als Druck-Ausgabe Buchkremer, Rüdiger Künstliche Intelligenz in Wirtschaft and Gesellschaft Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH,c2020 ISBN 9783658295493

Language: German

Subjects: Computer Science , Economics

Keywords: Künstliche Intelligenz ; Digitalisierung ; Arbeitswelt ; Mobilität ; Gesundheitswesen ; Gesellschaft ; Verbraucherverhalten ; Künstliche Intelligenz ; Digitale Revolution ; Aufsatzsammlung ; Electronic books.

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