Künstliche Intelligenz in der Praxis: Anwendung in Unternehmen und Branchen: KI Wettbewerbs- und Zukunftsorientiert Einsetzen
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Wiesbaden
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| spelling | Wennker, Phil Verfasser aut Künstliche Intelligenz in der Praxis Anwendung in Unternehmen und Branchen: KI Wettbewerbs- und Zukunftsorientiert Einsetzen Wiesbaden Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2020 ©2020 1 Online-Ressource (170 Seiten) txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Description based on publisher supplied metadata and other sources Intro -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- 1 Künstliche Intelligenz - Eine kurze Geschichte -- 1.1 Die Geburtsstunde der künstlichen Intelligenz -- 1.2 Erster KI-Winter -- 1.3 Expertensysteme -- 1.4 Zweiter KI-Winter -- 1.5 Intelligente Agenten -- Literatur -- 2 Machine Learning -- 2.1 Wie Maschinen lernen -- 2.1.1 Prozess des Lernens -- 2.1.2 Machine Learning - Maschinelles Lernen -- 2.1.3 Supervised Learning - Überwachtes Lernen -- 2.1.3.1 Semi-Supervised Learning -- 2.1.3.2 Active Learning -- 2.1.4 Unsupervised Learning -- 2.1.5 Reinforcement Learning - Verstärkendes Lernen -- 2.1.6 Automated Machine Learning -- 2.2 Künstliches neuronales Netz -- 2.2.1 Wie neuronale Netze lernen -- 2.2.1.1 Forward Pass -- 2.2.1.2 Bias Neuron -- 2.2.1.3 Aktivierungsfunktionen -- 2.2.1.4 Fehlermessung -- 2.2.1.5 Backpropagation -- 2.2.2 Over- und Underfitting in neuronalen Netzen -- 2.2.3 Rekurrente neuronale Netze -- 2.2.4 Convolutional Neural Networks (CNN) -- 2.2.5 Tiefe Convolutional Neural Networks -- 2.2.6 Generative Adversarial Networks (GAN) -- 2.2.7 Transformer -- 2.2.8 Transfer Learning -- 2.2.9 Relation Networks, Graph Networks -- Literatur -- 3 Künstliche Intelligenz im Marketing -- 3.1 Targeting -- 3.2 Content Creation -- 3.3 Texterstellung -- 3.4 Content-Verbesserung -- 3.5 Customer Experience Management -- Literatur -- 4 Künstliche Intelligenz in Human Ressources -- 4.1 Recruiting -- 4.2 Onboarding -- 4.3 Qualifizierung -- 4.4 Beförderungen -- 4.5 Mitarbeiter-Retention -- 5 Künstliche Intelligenz im Gesundheitssystem -- 5.1 Bildgebende Diagnostik -- 5.2 Diagnostik -- 5.3 Verlaufsvorhersagen -- 5.4 Wirkstoffentwicklung und Pharmaforschung -- 5.5 Aufklärung -- 5.6 Pflege -- 5.7 Covid-19 -- 5.8 Roboter als Frontline Worker -- Literatur -- 6 Künstliche Intelligenz im Einzelhandel -- 6.1 Recommendation Engines -- 6.2 Kassenlose Supermärkte 6.3 Customer-Service-Roboter -- 6.4 Chatbots -- 6.5 Pricing -- 6.6 Inventar -- 6.7 Visual Search -- 6.8 Voice Search -- 6.9 Diebstahlschutz -- Literatur -- 7 Künstliche Intelligenz im Bereich Finanzen -- 7.1 Vertragswesen -- 7.2 Aktienmarkt -- 7.3 Inverse Reinforcement Learning -- 7.4 Fraud Detection -- 7.5 Robo Advisors -- 7.6 Versicherungen -- 7.6.1 Schadensregulierung -- 7.6.2 Lebensversicherungen -- 7.6.3 Beratung -- 7.6.4 Verhaltensbasierte Versicherungen -- Literatur -- 8 Künstliche Intelligenz in Logistik, Lieferkette und Inventar Management -- 8.1 Vorhersage von Nachfrage -- 8.2 Fulfillment -- 8.3 Routenoptimierung Middle Mile -- 8.4 Prozessoptimierung -- 8.5 Retourenmanagement -- 8.6 Routenplanung -- 8.7 Autonome Vehikel -- Literatur -- 9 Künstliche Intelligenz in der Industrie -- 9.1 Robotik -- 9.2 Predictive Maintenance -- 9.3 Produktentwicklung -- 9.4 Qualitätssicherung -- 9.5 Prozessoptimierung -- Literatur -- 10 Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft -- 10.1 Getreideanbau und Pflanzenzucht -- 10.2 Autonome Roboter -- 10.3 Wettervorhersage -- 10.4 Saatvorhersage -- Literatur -- 11 Künstliche Intelligenz in der Sicherheitstechnik -- 11.1 Predictive Policing -- 11.2 Überwachung -- 11.3 Drohnen -- 11.4 Erkennung von Vermissten -- 11.5 Ballistische Untersuchungen -- 11.6 Katastrophenschutz und Hilfe -- 11.7 Cyber Security -- Literatur -- Ausblick Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd rswk-swf Unternehmen (DE-588)4061963-1 gnd rswk-swf Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 s Unternehmen (DE-588)4061963-1 s DE-604 Erscheint auch als Druck-Ausgabe Wennker, Phil Künstliche Intelligenz in der Praxis Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH,c2020 9783658304799 |
| spellingShingle | Wennker, Phil Künstliche Intelligenz in der Praxis Anwendung in Unternehmen und Branchen: KI Wettbewerbs- und Zukunftsorientiert Einsetzen Intro -- Vorwort -- Inhaltsverzeichnis -- 1 Künstliche Intelligenz - Eine kurze Geschichte -- 1.1 Die Geburtsstunde der künstlichen Intelligenz -- 1.2 Erster KI-Winter -- 1.3 Expertensysteme -- 1.4 Zweiter KI-Winter -- 1.5 Intelligente Agenten -- Literatur -- 2 Machine Learning -- 2.1 Wie Maschinen lernen -- 2.1.1 Prozess des Lernens -- 2.1.2 Machine Learning - Maschinelles Lernen -- 2.1.3 Supervised Learning - Überwachtes Lernen -- 2.1.3.1 Semi-Supervised Learning -- 2.1.3.2 Active Learning -- 2.1.4 Unsupervised Learning -- 2.1.5 Reinforcement Learning - Verstärkendes Lernen -- 2.1.6 Automated Machine Learning -- 2.2 Künstliches neuronales Netz -- 2.2.1 Wie neuronale Netze lernen -- 2.2.1.1 Forward Pass -- 2.2.1.2 Bias Neuron -- 2.2.1.3 Aktivierungsfunktionen -- 2.2.1.4 Fehlermessung -- 2.2.1.5 Backpropagation -- 2.2.2 Over- und Underfitting in neuronalen Netzen -- 2.2.3 Rekurrente neuronale Netze -- 2.2.4 Convolutional Neural Networks (CNN) -- 2.2.5 Tiefe Convolutional Neural Networks -- 2.2.6 Generative Adversarial Networks (GAN) -- 2.2.7 Transformer -- 2.2.8 Transfer Learning -- 2.2.9 Relation Networks, Graph Networks -- Literatur -- 3 Künstliche Intelligenz im Marketing -- 3.1 Targeting -- 3.2 Content Creation -- 3.3 Texterstellung -- 3.4 Content-Verbesserung -- 3.5 Customer Experience Management -- Literatur -- 4 Künstliche Intelligenz in Human Ressources -- 4.1 Recruiting -- 4.2 Onboarding -- 4.3 Qualifizierung -- 4.4 Beförderungen -- 4.5 Mitarbeiter-Retention -- 5 Künstliche Intelligenz im Gesundheitssystem -- 5.1 Bildgebende Diagnostik -- 5.2 Diagnostik -- 5.3 Verlaufsvorhersagen -- 5.4 Wirkstoffentwicklung und Pharmaforschung -- 5.5 Aufklärung -- 5.6 Pflege -- 5.7 Covid-19 -- 5.8 Roboter als Frontline Worker -- Literatur -- 6 Künstliche Intelligenz im Einzelhandel -- 6.1 Recommendation Engines -- 6.2 Kassenlose Supermärkte 6.3 Customer-Service-Roboter -- 6.4 Chatbots -- 6.5 Pricing -- 6.6 Inventar -- 6.7 Visual Search -- 6.8 Voice Search -- 6.9 Diebstahlschutz -- Literatur -- 7 Künstliche Intelligenz im Bereich Finanzen -- 7.1 Vertragswesen -- 7.2 Aktienmarkt -- 7.3 Inverse Reinforcement Learning -- 7.4 Fraud Detection -- 7.5 Robo Advisors -- 7.6 Versicherungen -- 7.6.1 Schadensregulierung -- 7.6.2 Lebensversicherungen -- 7.6.3 Beratung -- 7.6.4 Verhaltensbasierte Versicherungen -- Literatur -- 8 Künstliche Intelligenz in Logistik, Lieferkette und Inventar Management -- 8.1 Vorhersage von Nachfrage -- 8.2 Fulfillment -- 8.3 Routenoptimierung Middle Mile -- 8.4 Prozessoptimierung -- 8.5 Retourenmanagement -- 8.6 Routenplanung -- 8.7 Autonome Vehikel -- Literatur -- 9 Künstliche Intelligenz in der Industrie -- 9.1 Robotik -- 9.2 Predictive Maintenance -- 9.3 Produktentwicklung -- 9.4 Qualitätssicherung -- 9.5 Prozessoptimierung -- Literatur -- 10 Künstliche Intelligenz in der Landwirtschaft -- 10.1 Getreideanbau und Pflanzenzucht -- 10.2 Autonome Roboter -- 10.3 Wettervorhersage -- 10.4 Saatvorhersage -- Literatur -- 11 Künstliche Intelligenz in der Sicherheitstechnik -- 11.1 Predictive Policing -- 11.2 Überwachung -- 11.3 Drohnen -- 11.4 Erkennung von Vermissten -- 11.5 Ballistische Untersuchungen -- 11.6 Katastrophenschutz und Hilfe -- 11.7 Cyber Security -- Literatur -- Ausblick Künstliche Intelligenz (DE-588)4033447-8 gnd Unternehmen (DE-588)4061963-1 gnd |
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