Verfügbarkeit: Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis

Künstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis: von Algorithmen und Methoden zur praktischen Umsetzung in Unternehmen

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Bibliographische Detailangaben
Weitere Verfasser:	Gillhuber, Andreas 1969- (HerausgeberIn), Kauermann, Göran 1965- (HerausgeberIn), Hauner, Wolfgang (HerausgeberIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Berlin Springer Spektrum [2023]
Schlagworte:	Künstliche Intelligenz Datenanalyse Data Science Maschinelles Lernen Angewandte Statistik Big Data KI Künstliche Intelligence AI Artificial Intelligence ML Data Engineering Datenstrategie Data Governance Machine Learning
Online-Zugang:	Inhaltstext http://www.springer.com/ Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	XV, 354 Seiten Illustrationen, Diagramme 23.5 cm x 15.5 cm
ISBN:	9783662662779 3662662779

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adam_text	Inhaltsverzeichnis Teil I 1 2 Grundlagen von Data Science Geschichte von Data Science. 3 Göran Kauermann Literatur. . 6 Data Science in der Ausbildung. 7 Göran Kauermann 3 Quantifizierung von Unsicherheit. Göran Kauermann Literatur. 4 5 6 13 17 Maschinelles Lernen. 19 Damian Borth, Eyke Hüllermeier und Göran Kauermann 4.1 Einleitung und Prinzipien des ML. 4.2 Regression. 4.3 Bayes Modelle und MCMC. 4.4 Entscheidungsbäume und Regellernen. 4.5 Neuronale Netze. 4.6 Automatisiertes Maschinelles Lernen. 'Literatur. . 19 23 26 28 35 44 47 Strukturierte und unstrukturierte Daten. 51 Wolfgang Reuter, Anna Korotkova und Linh Nguyen 5.1 Wie Computer sehen (lernten). 5.2 Natural Language Processing. Literatur. 53 58 68 Visualisierung und Exploration. 69 Kathrin Guckes 6.1 Vorteile visualisierungsgetriebener Ansätze. 6.2 Visuelle Variablen. 6.3 Visualisierung in der Praxis. . Literatur. :. 72 77 86 88 VII VIII 7 Inhaltsverzeichnis Datenethik zwischen gesellschaftlichem Anspruch und betrieblicher Praxis. 93 Ulrich Hemel 7.1 Datenethik - Wirkungsgeschichte und Geltungsbereich. 7.2 Digitale Datenethik in Institutionen und digitale Unternehmensethik. 96 7.3 Berufsspezifische Datenethik und digitale Professionsethik. 7.4 Digitale Datenethik von Individuen und grundsätzliche Ethikmodelle. 7.5 Politische Datenethik. 7.6 Ethische Herausforderungen durch KI und digitale Bereichsethiken. Ί.Ί Digitale Risikoethik und die ethische Toolbox. 7.8 Das Ziel: digitale Verantwortung. Literatur. Teil II 93 97 98 98 99 101 102 103 Data Science in der Praxis Data Science in der Praxis. 109 Andreas Gillhuber 8.1 Organisation. 8.2 Prozesse und Use Cases. 8.3 Rollen Verantwortungen. 8.4 Governance. 8.5 IT-Systemlandschaft. 8.6 Zusammenfassung. Literatur. 110 111 112 114 115 116 116 Data Science Use Cases. 117 Ludwig Brummer und Andreas Gillhuber 9.1 Vorgehensmodell. 9.2 Auswahl von Use Cases. 9.3 Priorisierung von Use Cases. 9.4 Detaillierung der Use Cases. 9.5 9.6 Ausblick. 117 119 120 122 124 126 10 Skalierbare und wertschaffende KI-Implementierung in der Luftfahrt. 129 Susan Wegner 10.1 Analytics Factory - „Menschen und Organisation“. 10.2 Analytics Factory - Daten, Technologie und Tools. 10.3 AI as a Service. . Literatur. 130 133 137 138 8 9 Inhaltsverzeichnis 11 IX Künstliche Intelligenz: Anwendungen und Werkzeuge in der Automobilindustrie. 141 Andre Luckow, Joscha Eirich und Kai Demtröder 11.1 Einleitung. 11.2 Hintergrund: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. 11.3 Anwendungen in der automobilen Wertschöpfungskette. 11.4 Diskussion. 11.5 Zusammenfassung. 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Literatur. 23 267 270 273 280 281 Datenstrategie „Mehrwert durch Daten und KI“ professionalisiert die Digitalisierung der Bahn. 283 Oliver Wittmaier, Anna Einhorn, Ursula Besbak und Nicholas Drude 23.1 Einführung. 23.2 Fünf Handlungsfelder der DB-Datenstrategie. 23.3 Schlagkräftige Data-Governance zur Sicherstellung der notwendigen Datenqualität. 23.4 Wesentliche Governance-Rollen für die Geschäftsfeld- Bereiche. 23.5 Zentraler Datenkatalog für mehr Datentransparenz und einfache Datenverfügbarkeit bei der DB. 288 23.6 Erfolgreicher Start im Bahnalltag. 23.7 Operating Model des Datenkatalogs. 23.8 Einjährige Pilotierungsphase zur Erprobung des Datenkatalogs. 23.9 Erfolgsfaktoren bei der Einführung. 23.10 User Enablement und Content-Generierung im Fokus. 23.11 Fazit und Ausblick. 24 XI Wie Künstliche Intelligenz helfen kann, die Pünktlichkeit der Bahn zu verbessern. 284 284 285 286 288 289 290 290 291 291 293 Hannah Richta 24.1 Einleitung. 293 24.2 Dispositionsentscheidungen. 294 24.3 Ansatzpunkt und Ansätze für Künstliche Intelligenz. 296 Inhaltsverzeichnis XII Die automatische Dispositionsassistenz auf Grundlage des Produktionsmodells Betrieb. 300 24.5 Ausblick. Literatur. 303 303 24.4 25 26 27 Gesundheitswesen, Chemie/Pharma. 305 Wolfgang Reuter 25.1 Wie falsche ärztliche Diagnosen den Einsatz Künstlicher Intelligenz in der Medizin behindern. 305 Literatur. 318 Retail Consumer Products, Media. 321 Karin Immenroth und Marc Egger 26.1 Let’s Talk Data: SmartSearch als Beispiel für innovative End-to-End-Datenproduktentwicklung bei RTL. 321 Literatur. 332 Automatische Klassifikation von Points-of-Interest für passgenaue Empfehlungen von Reise- und Freizeitaktivitäten in der ADAC Trips App. 333 Astrid Rohmfeld, Christina Sievers, Florian Leser und Nico Becker 27.1 Die Freizeitmotivationen. 27.2 Automatische Klassifizierung von POIs durch Maschinelles Lernen. 27.3 Matching POIs und Nutzerprofil. 27.4 Ausblick. Literatur. 28 334 335 341 343 343 Modellierung der Nachfrageunsicherheit zur gezielten Steuerung auf Ziel-Servicelevel. 345 Matthias Ulrich und Robin Senge 28.1 Problemstellung. 28.2 Modellierung. 28.3 Technologie Stack. 28.4 Ergebnisse und Ausblick. Literatur. 348 349 352 353 354
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