Vom 21. bis 23. Juni findet in München die Machine Learning & Internet of Things Conference 2021 statt. Tickets für die Doppelkonferenz gibt es für eine Online- oder Vorort-Teilnahme. TIPP: Bis zum Donnerstag, 15. April gelten noch die vergünstigten Frühbucher-Tarife.
Das letzte Jahr hat Unternehmen dazu gebracht, ihre Digitalisierungsstrategie überstürzt umzusetzen. Im Rahmen der Pandemie und der damit einhergehenden Restriktionen mussten IT-Abteilungen schnell Remote-Infrastrukturen anbieten und Programme entwickeln, die das Arbeiten von überall ermöglichen. Die beschleunigte digitale Transformation verdeutlichte die zentrale Rolle von Qualitätssicherung in Unternehmen. Auch die Ergebnisse des World Quality Reports 2020-2021 (WQR) deuten daraufhin hin, dass Qualitätssicherung eine immer größere Rolle einnimmt, auch in Hinblick auf unterschiedliche Unternehmensziele. Raffi Margaliot, Senior Vice President und General Manager bei Micro Focus, gibt einen Überblick über die wichtigsten Erkenntnisse aus dem WQR und einen Ausblick, wie Unternehmen in Zukunft durch den Rückgriff auf neue Technologien wie Automatisierung und Künstliche Intelligenz (KI) profitieren.
Die Kommunikation mit Kunden besteht bei vielen Unternehmen nach wie vor zum Großteil aus manueller Arbeit. Und das, obwohl die Kommunikationskanäle mittlerweile zunehmend digital werden. Wie kann Künstliche Intelligenz hier helfen?
Künstliche Intelligenz und Machine Learning sind nicht nur in den USA und der internationalen Tech-Szene gerade wichtige Themen: Auch in Deutschland und Europa sind Anwendungen, die auf maschinellem Lernen beruhen, gefragter denn je. Um gemeinsam an Projekten aus diesem Bereich zu arbeiten, haben Olly Salzmann und Rupprecht Rittweger das Netzwerk KI Park Deutschland gegründet. Wir sprachen mit den beiden über ihr Netzwerk, die richtigen Werkzeuge für maschinelles Lernen und Anwendungen, bei denen KI eine gewichtige Rolle spielt.
Wir Menschen sind üblicherweise gut im Erkennen von Anomalien: Oft reicht ein schneller Blick auf Monitoringcharts, um ein Performanceproblem zu erkennen (oder im besten Fall vorherzusagen). Eine Kurve steigt unnatürlich rasch an, ein Wert fällt unter ein gewünschtes Minimum oder es gibt Schwankungen, die rational nicht erklärbar sind. Manches davon würde sich technisch durch ein simples if automatisiert erkennen lassen, aber mehr Spaß macht es mit dem neuen Metrics Advisor der Azure Cognitive Services.
Die Data-Science-Community Kaggle hat unter ihren Mitgliedern eine Umfrage zum Thema Machine Learning und Data Science durchgeführt. Darin wird unter anderem der spannenden Frage nachgegangen, wieviel Data Scientists in verschiedenen Ländern verdienen und welche ihre beliebtesten Tools sind.
Enterprise Search verfolgt andere Ziele als eine Google-Suche. Darum benötigt man auch heute noch eigene Konzepte für diesen Bereich. Wie haben KI und Big Data Einfluss auf Enterprise Search genommen?
Der rasante Bedeutungszuwachs von KI bedeutet auch, dass die Technologie immer mehr Entscheidungen trifft, ohne dass wir diese hinterfragen. Ob bei Kreditbewilligungen, Bewerberauswahl oder Gesichtserkennungen – Unternehmen müssen heute mehr denn je sichergehen, dass ihre KI-Applikationen keinen Menschen diskriminieren. Damit das Risiko des KI-Bias – sprich der unbeabsichtigten Verzerrung von Entscheidungen durch künstliche Intelligenz – minimiert wird, müssen Entwickler eine Reihe von Dingen beachten.
Künstliche Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig und beeinflusst die Art zu leben, zu arbeiten und sich zu unterhalten. KI-Assistenten für Verbraucher wie Alexa und Siri haben die Technologie nach Hause gebracht und sie so bekannt gemacht. Doch das Potenzial von KI-Assistenten geht über die Bitte hinaus, ein Lied zu spielen oder den Wetterbericht zu überprüfen – die Einführung der Technologie in die Geschäftswelt bietet neue Möglichkeiten.
Heutzutage implementieren viele Unternehmen bereits künstliche Intelligenz (KI) oder Robotic Process Automation (RPA), um punktuell bestimmte Teile ihres Geschäfts zu automatisieren. Allerdings fehlt häufig eine übergreifende Unternehmensstrategie, um diese Technologien zu verbinden und mit bestehenden Prozessen zu vereinen. Anstatt KI und RPA als Silos innerhalb der IT zu implementieren, sollten Unternehmen End-to-End-Geschäftsprozesse über die gesamte Belegschaft – Menschen, intelligente Systeme und Bots – ganzheitlich orchestrieren.
Die KI-Schmiede OpenAI wartet wieder einmal mit bis dato unbekannten Möglichkeiten auf: Das GPT-3-basierte neuronale Netzwerk DALL·E erstellt Bilder auf Basis von Text- und Bildeingaben. Die Beispiele zeigen etwa anthropomorphisierte Tiere und Gegenstände in ungewöhnlichen Situationen. Schauen wir sie uns an, denn Bilder sagen bekanntlich mehr als Worte.
Die Durchführung von ballistischen Berechnungen, orbitalen Flugmanövern und die Handhabung der Flugkontrolle von autonom landenden Raumfahrzeugen sind Herausforderungen, die uns mitnichten nur im Rahmen von Computerspielen begegnen. Im heutigen Artikel werden wir uns anschauen, wie sich verhältnismäßig einfach aufgebaute neuronale Netzwerke bei der Bewältigung der besagten Probleme schlagen, was in Anbetracht ihres Stellenwerts gleich doppelt interessant sein dürfte.
