Produkt zum Begriff Artificial Intelligence:
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Artificial Intelligence
Negnevitsky shows students how to build intelligent systems drawing on techniques from knowledge-based systems, neural networks, fuzzy systems, evolutionary computation and now also intelligent agents. The principles behind these techniques are explained without resorting to complex mathematics, showing how the various techniques are implemented, when they are useful and when they are not. No particular programming language is assumed and the book does not tie itself to any of the software tools available. The full text downloaded to your computer With eBooks you can: search for key concepts, words and phrases make highlights and notes as you study share your notes with friends eBooks are downloaded to your computer and accessible either offline through the Bookshelf (available as a free download), available online and also via the iPad and Android apps. Upon purchase, you'll gain instant access to this eBook. Time limit The eBooks products do not have an expiry date. You will continue to access your digital ebook products whilst you have your Bookshelf installed.
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AIPD - Artificial Intelligence Police Department
AIPD - Artificial Intelligence Police Department
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Prolog Programming for Artificial Intelligence
The fourth edition of this best-selling guide to Prolog and Artificial Intelligence has been updated to include key developments in the field while retaining its lucid approach to these topics. New and extended topics include Constraint Logic Programming, abductive reasoning and partial order planning.Divided into two parts, the first part of the book introduces the programming language Prolog, while the second part teaches Artificial Intelligence using Prolog as a tool for the implementation of AI techniques.This textbook is meant to teach Prolog as a practical programming tool and so it concentrates on the art of using the basic mechanisms of Prolog to solve interesting problems. The fourth edition has been fully revised and extended to provide an even greater range of applications, making it a self-contained guide to Prolog, AI or AI Programming for students and professional programmers.
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Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition
Thelong-anticipated revision of ArtificialIntelligence: A Modern Approach explores the full breadth and depth of the field of artificialintelligence (AI). The 4th Edition brings readers up to date on the latest technologies,presents concepts in a more unified manner, and offers new or expanded coverageof machine learning, deep learning, transfer learning, multi agent systems,robotics, natural language processing, causality, probabilistic programming,privacy, fairness, and safe AI.
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Was macht ein Business Intelligence Data Architect?
Ein Business Intelligence Data Architect ist für die Gestaltung und Verwaltung von Datenarchitekturen in einem Unternehmen verantwortlich. Sie analysieren die Datenbedürfnisse der Organisation, entwerfen Datenmodelle und Datenbanken, implementieren Datenintegrationsprozesse und stellen sicher, dass die Datenqualität und -integrität gewährleistet sind. Sie arbeiten eng mit anderen Fachbereichen zusammen, um sicherzustellen, dass die Dateninfrastruktur den Geschäftsanforderungen entspricht.
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Was sind die wichtigsten Vorteile von Business Intelligence Lösungen für Unternehmen?
Die wichtigsten Vorteile von Business Intelligence Lösungen für Unternehmen sind die Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen, die Steigerung der Effizienz und Produktivität durch Automatisierung von Prozessen sowie die Verbesserung der Kundenbeziehungen durch personalisierte Angebote und maßgeschneiderte Marketingstrategien.
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Wie können Unternehmen von der Crowd Intelligence profitieren, um innovative Lösungen zu entwickeln?
Unternehmen können von der Crowd Intelligence profitieren, indem sie auf die kollektive Intelligenz und Vielfalt der Meinungen und Ideen einer großen Gruppe von Menschen zurückgreifen. Durch Crowdsourcing können Unternehmen auf innovative Lösungen zugreifen, die sie alleine möglicherweise nicht entwickeln könnten. Die Einbindung der Crowd ermöglicht es Unternehmen, schneller, kostengünstiger und kreativer zu arbeiten.
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Wie kann die Implementierung von Business Intelligence-Tools die Effizienz und Rentabilität in verschiedenen Branchen verbessern?
Die Implementierung von Business Intelligence-Tools ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies kann dazu beitragen, operative Abläufe zu optimieren, Kosten zu senken und die Rentabilität zu steigern. In der Einzelhandelsbranche können BI-Tools beispielsweise helfen, Lagerbestände zu verwalten und Verkaufsprognosen zu erstellen, um die Effizienz zu verbessern. In der Finanzbranche können sie dabei helfen, Risiken zu minimieren, Betrug aufzudecken und die Kundenbindung zu stärken.
Ähnliche Suchbegriffe für Artificial Intelligence:
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Larson, Erik J.: The Myth of Artificial Intelligence
The Myth of Artificial Intelligence , Futurists are certain that humanlike AI is on the horizon, but in fact engineers have no idea how to program human reasoning. AI reasons from statistical correlations across data sets, while common sense is based heavily on conjecture. Erik Larson argues that hyping existing methods will only hold us back from developing truly humanlike AI. , >
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Deep Learning Illustrated: A Visual, Interactive Guide to Artificial Intelligence
"The authors’ clear visual style provides a comprehensive look at what’s currently possible with artificial neural networks as well as a glimpse of the magic that’s to come."—Tim Urban, author of Wait But WhyFully Practical, Insightful Guide to Modern Deep LearningDeep learning is transforming software, facilitating powerful new artificial intelligence capabilities, and driving unprecedented algorithm performance. Deep Learning Illustrated is uniquely intuitive and offers a complete introduction to the discipline’s techniques. Packed with full-color figures and easy-to-follow code, it sweeps away the complexity of building deep learning models, making the subject approachable and fun to learn.World-class instructor and practitioner Jon Krohn—with visionary content from Grant Beyleveld and beautiful illustrations by Aglaé Bassens—presents straightforward analogies to explain what deep learning is, why it has become so popular, and how it relates to other machine learning approaches. Krohn has created a practical reference and tutorial for developers, data scientists, researchers, analysts, and students who want to start applying it. He illuminates theory with hands-on Python code in accompanying Jupyter notebooks. To help you progress quickly, he focuses on the versatile deep learning library Keras to nimbly construct efficient TensorFlow models; PyTorch, the leading alternative library, is also covered.You’ll gain a pragmatic understanding of all major deep learning approaches and their uses in applications ranging from machine vision and natural language processing to image generation and game-playing algorithms.Discover what makes deep learning systems unique, and the implications for practitionersExplore new tools that make deep learning models easier to build, use, and improveMaster essential theory: artificial neurons, training, optimization, convolutional nets, recurrent nets, generative adversarial networks (GANs), deep reinforcement learning, and moreWalk through building interactive deep learning applications, and move forward with your own artificial intelligence projectsRegister your book for convenient access to downloads, updates, and/or corrections as they become available. See inside book for details.
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Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support, Global Edition
For courses in decision support systems, computerised decision-making tools, and management support systems. Market-leading guide to modern analytics, for better business decisions Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support is the most comprehensive introduction to technologies collectively called analytics (or business analytics) and the fundamental methods, techniques, and software used to design and develop these systems. Students gain inspiration from examples of organisations that have employed analytics to make decisions. With six new chapters, the 11th edition marks a major reorganisation reflecting a new focus — analytics and its enabling technologies, including AI, machine-learning, robotics, chatbots, and IoT.
Preis: 87.53 € | Versand*: 0 € -
Von Artificial zu Augmented Intelligence (Karp, Alexander~Hiesserich, Jan~Cipierre, Paula)
Von Artificial zu Augmented Intelligence , Über kaum etwas wird so inflationär gesprochen wie über die digitale Transformation oder die vermeintlich endlosen Möglichkeiten neuer Technologien - von Blockchain übers Metaversum und Künstliche Intelligenz. Doch während einige Propheten des Silicon Valley bereits das Ende der Menschheit vorhersagen, bleiben die erhofften Ergebnisse der digitalen Transformation in weiten Teilen von Wirtschaft und Gesellschaft hinter den Erwartungen zurück. Auf Basis ihrer langjährigen Erfahrungen und Arbeit bei dem führenden Softwareunternehmen Palantir wagen die Autoren Alex Karp, Jan Hiesserich und Paula Cipierre eine ungewohnte Perspektive auf die Digitalisierung. Anhand des Konzepts der Augmented Intelligence werden nicht nur zahlreiche Denkfehler der augenblicklichen Debatte offenbart. Vielmehr lenken die Autoren den Blick auf die Kunst. Diese schärfe nicht nur unseren Blick dafür, wie die Möglichkeitsräume, die sich mittels Technologie und Software ergeben, gezielt genutzt werden können. Der Blick auf die Kunst rückt auch den Menschen wieder gezielt ins Zentrum der digitalen Transformation und zeigt eindrucksvoll auf: Wir haben es in der Hand, die Zukunft zu gestalten! Inklusive Interviews mit: Chris Boos, Achim Daub, Sebastian Dettmers, Mathias Döpfner, Kai Franz, Timotheus Höttges, Miriam Meckel, Simone Menne, Adina Popescu, Alexander Pretschner, Matthias Röder und Léa Steinacker »Anregend, erleuchtend und stimulierend - den technischen Diskurs über die Herausforderungen der digitalen Transformation unserer Welt um die Erfahrungen aus und mit menschlicher Kreativität und Kunst zu erweitern.« Prof. Dr. Christoph Meinel, Institutsdirektor und CEO, Hasso-Plattner-Institut »Ein wichtiges Buch zur rechten Zeit. Ein Buch, das Mut macht. Wollen wir die Verantwortung für unsere Zukunft nicht allein an die digitalen Technologien abgeben, sollten wir wieder lernen, den Blick zu weiten und jene Schätze in den Blick nehmen, die aller Kultur und Kunst innewohnen: Individualität, Kreativität, Autonomie und Kritikfähigkeit. Es gelingt den Autoren ein ebenso überraschender wie eindrucksvoller Tauchgang in das Meer der verborgenen, menschlichen Seite einer ansonsten auf Oberflächligkeit angelegten Technologiedebatte.« Prof. Dr. Jürgen Wertheimer, Projekt Cassandra, Universität Tübingen , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230308, Produktform: Leinen, Autoren: Karp, Alexander~Hiesserich, Jan~Cipierre, Paula, Seitenzahl/Blattzahl: 254, Abbildungen: Lesebändchen, Keyword: Artificial Intelligence; Datenschutz; Künstliche Intelligenz; Palantir, Fachschema: Business / Management~Management~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Thema: Optimieren, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Management, Fachkategorie: Management und Managementtechniken, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Campus Verlag GmbH, Verlag: Campus Verlag GmbH, Verlag: Campus Verlag GmbH, Länge: 233, Breite: 162, Höhe: 25, Gewicht: 545, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783593453590 9783593453606, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Wie können Unternehmen Business Intelligence gewinnbringend einsetzen, um fundierte Entscheidungen auf Basis von Daten zu treffen?
Unternehmen können Business Intelligence nutzen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, analysieren und visualisieren. Dadurch können sie Trends und Muster erkennen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Durch die Verwendung von Business Intelligence können Unternehmen ihre Effizienz steigern, Kosten senken und Wettbewerbsvorteile erlangen.
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Was sind die gängigen Methoden zur Datenbereinigung in den Bereichen der Datenanalyse, Datenbankverwaltung und Business Intelligence?
Die gängigen Methoden zur Datenbereinigung umfassen das Identifizieren und Entfernen von fehlerhaften, inkonsistenten oder veralteten Daten in einer Datenbank. Dazu gehören auch das Standardisieren von Datenformate und das Entfernen von Duplikaten. In der Datenanalyse werden oft statistische Methoden wie Ausreißererkennung und Imputation verwendet, um fehlende Werte zu behandeln. Im Bereich Business Intelligence werden ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) eingesetzt, um Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu bereinigen, bevor sie in Data Warehouses oder Analysetools geladen werden.
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Wie kann die Implementierung von Business Intelligence-Tools die Effizienz und Rentabilität in verschiedenen Branchen verbessern?
Die Implementierung von Business Intelligence-Tools ermöglicht es Unternehmen, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Dies kann dazu beitragen, operative Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und die Rentabilität zu steigern. In der Einzelhandelsbranche können BI-Tools beispielsweise helfen, Lagerbestände zu optimieren und das Kundenverhalten zu verstehen, um das Umsatzwachstum zu fördern. In der Gesundheitsbranche können sie dazu beitragen, die Patientenversorgung zu verbessern, die Ressourcennutzung zu optimieren und die Rentabilität zu steigern.
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Was sind die gängigsten Methoden zur Datenbereinigung in den Bereichen der Datenanalyse, Datenbankverwaltung und Business Intelligence?
Die gängigsten Methoden zur Datenbereinigung umfassen das Entfernen von Duplikaten, das Auffinden und Korrigieren von fehlerhaften oder inkonsistenten Daten, das Standardisieren von Datenformaten und das Überprüfen auf Vollständigkeit. In der Datenbankverwaltung werden oft automatisierte Skripte oder Tools verwendet, um die Daten zu bereinigen und zu optimieren. Im Bereich der Datenanalyse werden statistische Methoden wie Ausreißererkennung und Normalisierung angewendet, um die Datenqualität zu verbessern. In der Business Intelligence werden Datenbereinigungstechniken eingesetzt, um sicherzustellen, dass die Berichte und Analysen auf verlässlichen und konsistenten Daten basieren.
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