Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Lesen, schreiben, zuhören und verstehen – intelligente Maschinen können immer mehr Dinge, die bisher nur Menschen konnten.

Künstliche Intelligenz, Machine Learning und neuronale Netzwerke sind aktuell spannende Themen – eine Software, die selbstständig lernt, neue Vernetzungen bildet und Schlüsse daraus zieht. Anwendungen aus dem Bereich der „Künstlichen Intelligenz“ (KI) rücken zunehmend aus der Forschung in den Fokus unternehmerischer Interessen. Neben Produktinnovationen wie virtuellen Assistenten (z.B. Siri von Apple) bergen auch die betrieblichen Informationssysteme eines jeden Unternehmens Potentiale zum gewinnbringenden Einsatz intelligenter Algorithmen, insbesondere im Bereich Data Analytics. Mithilfe von Predictive Maintenance können bspw. enorme Kosten gespart werden, durch das Erkennen von Hardwareausfällen o.Ä. bereits vor deren Auftreten. Ein weiteres Beispiel stellen Fraud Detection-Anwendungen dar mittels derer Verluste durch Betrugsfälle minimiert werden können. Grundlage dafür sind heute oft gewaltige Datenmengen von vielfältiger Art und Herkunft. Sie sind das Futter für intelligente Systeme, die diese Daten immer schneller auswerten und Schlussfolgerungen ziehen können. Wir leisten mit unserem Ansatz von Technologieberatung und Entwicklung einen Beitrag im Bereich KI und Machine Learning. Kommen Sie mit ihren Fragen gern auf uns zu.

Im Allgemeinen bezeichnet künstliche Intelligenz oder KI den Versuch, eine menschenähnliche Intelligenz nachzubilden, d. h., einen Computer zu bauen oder so zu programmieren, dass er eigenständig Probleme bearbeiten kann. Oftmals wird damit aber auch eine nachgeahmte Intelligenz bezeichnet, womit durch meist einfache Algorithmen ein intelligentes Verhalten simuliert werden soll. (Wikipedia)

Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung: Ein künstliches System lernt aus Beispielen und kann diese nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern. Das heißt, es werden nicht einfach die Beispiele auswendig gelernt, sondern es „erkennt“ Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Lerndaten. So kann das System auch unbekannte Daten beurteilen oder aber am Lernen unbekannter Daten scheitern. (Wikipedia)

Deep Learning, auf Deutsch etwa tiefgehendes Lernen, bezeichnet eine Klasse von Optimierungsmethoden künstlicher, neuronaler Netze, welche zahlreiche Zwischenlagen zwischen Eingabeschicht und Ausgabeschicht haben und dadurch eine umfangreiche innere Struktur aufweisen. (Wikipedia)

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