Künstliche Intelligenz und Machine Learning

Künstliche Intelligenz, Machine Learning und neuronale Netzwerke sind brandaktuelle Themen. Gerade in ihrer Verbindung – eine Software, die selbstständig lernt, neue Vernetzungen bildet und Schlüsse daraus zieht – wird die spannende Tragweite klar.

Anwendungen aus dem Bereich der „Künstlichen Intelligenz“ (KI) rücken zunehmend aus der Forschung in den Fokus unternehmerischer Interessen. Grundlage dafür sind heute oft gewaltige Datenmengen von vielfältiger Art und Herkunft, sie sind das „Futter“ für intelligente Systeme.
Die betrieblichen Informationssysteme eines jeden Unternehmens bietet hier das Potenzial zum gewinnbringenden Einsatz intelligenter Algorithmen, insbesondere im Bereich Data Analytics.

Computer Code on screen

Ein gutes Beispiel ist Predictive Maintenance: Hardwareausfälle oder ähnliche Fehler können bereits vor deren Auftreten erkannt werden und durch frühzeitige Intervention werden enorme Kosten eingespart. Ein weiteres Beispiel stellen Anwendungen zur Fraud Detection dar, mittels derer Verluste durch Betrugsfälle minimiert werden können.

Wir beraten Sie mit unserem Ansatz in Technologie und Entwicklung, zeigen ihnen Möglichkeiten zur Nutzung in Ihrem Unternehmen auf und helfen ihnen bei der Implementierung.

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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