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Können künstliche neuronale Netze Gefühle haben?
Nein, künstliche neuronale Netze können keine Gefühle haben. Sie sind lediglich mathematische Modelle, die Informationen verarbeiten und Muster erkennen können. Gefühle sind hingegen eine komplexe menschliche Erfahrung, die auf biologischen und psychologischen Prozessen beruht. **
Wie beeinflussen neuronale Netze die Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Neuronale Netze sind ein wichtiger Bestandteil von künstlicher Intelligenz, da sie es ermöglichen, komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu lernen. Durch Training mit großen Datensätzen können neuronale Netze ihre Fähigkeiten verbessern und genauere Vorhersagen treffen. Sie haben dazu beigetragen, dass künstliche Intelligenz in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und autonomen Fahrzeugen große Fortschritte gemacht hat. **
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Seeking Convergence?, Fachbücher von Łysienia MajaSeit 2009 prägen zwei Gerichte die Menschenrechte von Asylsuchenden in Europa: der Gerichtshof der Europäischen Union (EuGH) und der Europäische Gerichtshof für Menschenrechte (EGMR). Seite an Seite haben die Gerichte untersucht, wer vor Rückführung geschützt ist, wann und wie Asylsuchende inhaftiert werden können und auf welche Rechtsmittel sie Zugang haben sollten. Streben sie eine Angleichung ihrer Asylrechtsprechung an oder ignorieren sie die Rechtsprechung des jeweils anderen? Haben sie einen kohärenten Schutzstandard für Asylsuchende in Europa etabliert? Der richterliche Dialog zwischen dem EGMR und dem EuGH im Bereich Asyl steht im Mittelpunkt dieser Studie. Das Buch bietet zudem einen umfassenden Überblick über die Asylrechtsprechung der beiden Gerichte und identifiziert die wichtigsten Übereinstimmungen und Unterschiede in ihrem Ansatz zum Schutz vor Rückführung, zur Einwanderungshaft und zu effektiven Rechtsmitteln.85,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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günstige intelligenz, Belletristik von Jörg PiringerJörg Piringer investierte 5,60 Euro in einen Online-Dienst, um die Leistungsfähigkeit des neuronalen Netzwerks generative pretrained transformer (GPT in der Version Nr. 3) mit diversen Schreibaufträgen zu testen. Die Ergebnisse dieses Experiments dokumentiert der vorliegende Band. Gedichte nach bestimmten Vorgaben oder ein ganzer Katalog von Transformationen eines vorgegebenen Gedichts in einen Gesetzestext, ein Gebet, einen Wikipedia-Artikel, einen Glückskeksspruch oder einen Donald-Trump-Tweet bezeugen die Stilsicherheit der Künstlichen Intelligenz, die Piringer auch einem Intelligenztest (Sprachkompetenzaufgaben) unterzieht, bei dem diese allerdings mit einem unterdurchschnittlichen Ergebnis abschneidet. Piringer setzt die von GPT-3 erstellten Poesie-Dokumente in Beziehungen zu historischen, analogen Kombinatoriken oder den Hervorbringungen von Schizophrenen und macht Differenzkriterien sichtbar zwischen "inspirierter" Produktion und jener der Programmroutine, der die Fähigkeit, "Wortwitz" und semantische Doppelbödigkeit zu "verarbeiten", vollends fehlt. Vorzüge des nicht computerunterstützten Schreibens bringt Piringer umso beherzter in seinen genuinen Gedichten sowie dichterisch-essayistischen Reflexionen zur Geltung: Mit lakonischen Pointen bespricht er die Inselbegabung der Maschine, Probleme des immensen technischen und ökonomischen Aufwands beim Trainieren von neuronalen Netzwerken sowie der Definitionsmacht in Bezug auf Algorithmen und nicht zuletzt die tiefgreifenden sozialen Implikationen der KI-Poesie für den Autor als Redakteur und "Mausklicker". Jörg Piringers günstige Intelligenz ist ein geistreicher und unterhaltsamer Zwischenbericht über den Stand computerfabrizierter Dichtung heute, die in puncto ästhetischer Komplexität und Innovation sowie inhaltlicher Substanz der humangenerierten Literatur nach wie vor - in durchaus beruhigendem Abstand - hinterherhinkt.27,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Neuronale Netze, Fachbücher von Günter D. ReyDas Lehrbuch bietet eine fundierte Einführung in die Grundlagen, Anwendungen und Datenauswertung neuronaler Netze. Im Grundlagenteil werden die Kernkomponenten, Lernregeln, Netztypen, Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze erörtert. Der Anwendungsteil bezieht sich auf aktuelle (kognitions-)psychologische Fragestellungen, die aus der Perspektive neuronaler Netze dargestellt werden. Unter anderem werden das Phänomen der Farbkonstanz, die Durchführung von Routinetätigkeiten sowie neue Erklärungsansätze zur autistischen Entwicklungsstörung und zum seriellen Lernen besprochen. Der dritte Abschnitt des Lehrbuches widmet sich der Datenauswertung mittels neuronaler Netze. Hierbei werden die Softwareprogramme Visual-XSel, MemBrain und SPSS vorgestellt und eingehend behandelt. Im Rahmen der Diplomarbeit oder in Forschungsprojekten erhobene Datensätze können somit ohne weitere Vorkenntnisse genutzt werden.30,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz und Algorithmen in der Rechtsanwendung, Fachbücher von Martin Kment, Sophie BorchertZum Werk Das Werk bietet einen prägnanten und gut verständlichen Überblick über den Einsatz von Algorithmen und deren Konsequenzen für die Rechtsanwendung. Nach einigen informatischen Grundlagen zu Algorithmen, Künstlicher Intelligenz und Big Data werden verschiedene Anwendungsfälle von Algorithmen im privaten und öffentlichen Sektor dargestellt. Ein eigener Abschnitt ist dem Referenzfeld Umweltschutz und Mobilität gewidmet. Schwerpunktmässig befasst sich das Werk mit den rechtlichen Problemen, die der Einsatz von Algorithmen mit sich bringt. Insbesondere gehen die Autoren auf verfassungsrechtliche Aspekte wie das Demokratie- und Rechtsstaatsprinzip, das Recht auf informationelle Selbstbestimmung und den allgemeinen Gleichheitssatz näher ein und zeigen Möglichkeiten zur Regulierung, inklusive haftungsrechtlicher und prozessualer Bezüge, auf. Vorteile auf einen Blick: - Knappe, gut verständliche Darstellung rechtlicher Fragestellungen zu Algorithmen, Künstlicher Intelligenz und Big Data - Mit Erläuterungen zum Datenschutz im Rahmen der DSGVO - Mit Anwendungsfällen aus dem öffentlichen und privaten Sektor Zielgruppe Für Studierende mit Interesse am oder Schwerpunkt im IT-Recht, Unternehmensjuristinnen und Unternehmensjuristen, Datenschutzbeauftragte, Juristinnen und Juristen in Behörden, Fachanwaltschaft für IT-Recht und alle Interessierten.49,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Welche Rolle spielen künstliche Intelligenz und Big Data in der zukünftigen Entwicklung von Technologien?
Künstliche Intelligenz und Big Data werden eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Technologien spielen, da sie es ermöglichen, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz können Technologien effizienter und präziser gesteuert werden. Die Kombination von Big Data und künstlicher Intelligenz wird Innovationen vorantreiben und neue Möglichkeiten für die Technologieentwicklung eröffnen. **
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Wie beeinflusst künstliche Intelligenz den Bereich der Informatik? Welche Rolle spielen Big Data und Data Mining in der Informatik?
Künstliche Intelligenz optimiert Prozesse in der Informatik, automatisiert Aufgaben und ermöglicht neue Anwendungen wie maschinelles Lernen. Big Data und Data Mining sind wichtige Werkzeuge in der Informatik, um große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von KI-Systemen und der Optimierung von Algorithmen. **
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Wie können neuronale Netze in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?
Neuronale Netze können in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sie werden häufig für Bild- und Spracherkennung, Textanalyse, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungssysteme verwendet. Durch Training mit Beispieldaten können neuronale Netze lernen, komplexe Probleme zu lösen und menschenähnliche Entscheidungen zu treffen. **
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Wie können Technologien wie künstliche Intelligenz und Big Data dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit von Wohnraumvermittlungsplattformen zu verbessern?
Technologien wie künstliche Intelligenz und Big Data können dazu beitragen, die Effizienz von Wohnraumvermittlungsplattformen zu verbessern, indem sie automatisierte Prozesse für die Datenerfassung, -analyse und -verarbeitung ermöglichen. Durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz können Wohnraumvermittlungsplattformen personalisierte Empfehlungen für potenzielle Mieter oder Käufer basierend auf deren Präferenzen und Verhaltensmustern bereitstellen. Big Data kann dazu beitragen, die Genauigkeit von Wohnraumvermittlungsplattformen zu verbessern, indem es umfangreiche Datenmengen analysiert, um Trends, Muster und Vorhersagen zu identifizieren, die bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Darüber **
Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie die Effizienz und Nachhaltigkeit städtischer Infrastrukturen verbessert hat. Durch die Integration von KI und IoT können Städte Echtzeitdaten nutzen, um Verkehrsflüsse zu optimieren, Energieverbrauch zu reduzieren und die öffentliche Sicherheit zu erhöhen. Die Analyse großer Datenmengen ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Ressourcen effektiver zu nutzen, um die Lebensqualität der Bürger zu verbessern. Diese Technologien haben auch die Entwicklung von intelligenten Lösungen für Abfallmanagement, Wasserversorgung und städtische Planung vorangetrieben. **
Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie es ermöglicht hat, Städte effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Durch die Integration von KI können Städte Daten analysieren und Prognosen erstellen, um Ressourcen wie Energie und Verkehr besser zu verwalten. Das Internet der Dinge ermöglicht die Vernetzung von Geräten und Infrastruktur, was zu einer verbesserten Überwachung und Steuerung von städtischen Systemen führt. Die Nutzung von Big Data ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Dienstleistungen an die Bedürfnisse der Bürger anzupassen. **
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Convergence Problems, Belletristik von Wole TalabiSchön, lebhaft und elektrisierend – dies hat das Potenzial, ein moderner Klassiker zu werden. - Publishers Weekly (mit Sternchen ausgezeichnet) - Ein Top Ten Frühlings 2024 Auswahl von Publishers Weekly. Von dem für den Hugo-, Nebula-, Locus- und Nommo-Preis nominierten Autor von Shigidi und Der Messingkopf von Obalufon kommt eine beeindruckende neue Sammlung von Geschichten, die die sich schnell verändernde Rolle von Technologie und Glauben in unserem Leben untersuchen, während wir nach Sinn, Wissen und Gerechtigkeit suchen; ständig auf unsere zukünftigen Ichs zusteuernd. In "An Arc of Electric Skin" meldet sich ein Strassenmechaniker, der nach Gerechtigkeit strebt, freiwillig für ein Verfahren, das die elektrische Leitfähigkeit seiner Haut um ein Vielfaches erhöhen wird. In "Blowout" kämpft eine Frau gegen die Zeit und ein zuvor nicht dokumentiertes geologisches Phänomen, um ihren Bruder an der Oberfläche des Mars zu retten. In "Ganger" muss eine junge Frau, die in einer von Maschinen geführten Stadt gefangen ist, ihr Bewusstsein in einen künstlichen Körper übertragen und einen Weg finden, ihrem Leben Sinn zu geben. In "Debut" versucht ein technischer Supportmitarbeiter aus Nairobi zu verstehen, was passiert, als ein KI-Kunstsystem auf eine Weise Fehlfunktionen zeigt, die die Welt verändern könnte. Die sechzehn Geschichten von Convergence Problems, die Arbeiten enthalten, die zum ersten Mal in dieser Sammlung veröffentlicht werden, seltene Geschichten und kürzlich ausgezeichnete Werke, zeigen Talabi in seiner kreativsten Form: verspielt und tiefgründig, aufregend und experimentell, immer interessant.38,43 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche neuronale Netze, Fachbücher von Daniel ScholzDieses Lehrbuch bietet eine verständliche Einführung in die Welt der neuronalen Netze, die für ein breites Publikum zugänglich ist. Es erklärt grundlegende Algorithmen und Verfahren, die neuronale Netze antreiben, ohne tiefere mathematische Vorkenntnisse oder Programmiererfahrung vorauszusetzen. Die Leser lernen, wie einfache neuronale Netzwerke aufgebaut, trainiert und getestet werden. Darauf aufbauend werden fortgeschrittene Themen wie Convolutional Neural Networks (CNNs), Autoencoder, autoregressive Modelle und Diffusionsmodelle erläutert. Zahlreiche praktische Beispiele und leicht nachvollziehbare Erklärungen machen das Werk zu einem praxisnahen Lehrbuch für alle, die sich in dieses zukunftsweisende Thema einarbeiten möchten.34,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Seeking Convergence?, Fachbücher von Łysienia MajaSeit 2009 prägen zwei Gerichte die Menschenrechte von Asylsuchenden in Europa: der Gerichtshof der Europäischen Union (EuGH) und der Europäische Gerichtshof für Menschenrechte (EGMR). Seite an Seite haben die Gerichte untersucht, wer vor Rückführung geschützt ist, wann und wie Asylsuchende inhaftiert werden können und auf welche Rechtsmittel sie Zugang haben sollten. Streben sie eine Angleichung ihrer Asylrechtsprechung an oder ignorieren sie die Rechtsprechung des jeweils anderen? Haben sie einen kohärenten Schutzstandard für Asylsuchende in Europa etabliert? Der richterliche Dialog zwischen dem EGMR und dem EuGH im Bereich Asyl steht im Mittelpunkt dieser Studie. Das Buch bietet zudem einen umfassenden Überblick über die Asylrechtsprechung der beiden Gerichte und identifiziert die wichtigsten Übereinstimmungen und Unterschiede in ihrem Ansatz zum Schutz vor Rückführung, zur Einwanderungshaft und zu effektiven Rechtsmitteln.85,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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günstige intelligenz, Belletristik von Jörg PiringerJörg Piringer investierte 5,60 Euro in einen Online-Dienst, um die Leistungsfähigkeit des neuronalen Netzwerks generative pretrained transformer (GPT in der Version Nr. 3) mit diversen Schreibaufträgen zu testen. Die Ergebnisse dieses Experiments dokumentiert der vorliegende Band. Gedichte nach bestimmten Vorgaben oder ein ganzer Katalog von Transformationen eines vorgegebenen Gedichts in einen Gesetzestext, ein Gebet, einen Wikipedia-Artikel, einen Glückskeksspruch oder einen Donald-Trump-Tweet bezeugen die Stilsicherheit der Künstlichen Intelligenz, die Piringer auch einem Intelligenztest (Sprachkompetenzaufgaben) unterzieht, bei dem diese allerdings mit einem unterdurchschnittlichen Ergebnis abschneidet. Piringer setzt die von GPT-3 erstellten Poesie-Dokumente in Beziehungen zu historischen, analogen Kombinatoriken oder den Hervorbringungen von Schizophrenen und macht Differenzkriterien sichtbar zwischen "inspirierter" Produktion und jener der Programmroutine, der die Fähigkeit, "Wortwitz" und semantische Doppelbödigkeit zu "verarbeiten", vollends fehlt. Vorzüge des nicht computerunterstützten Schreibens bringt Piringer umso beherzter in seinen genuinen Gedichten sowie dichterisch-essayistischen Reflexionen zur Geltung: Mit lakonischen Pointen bespricht er die Inselbegabung der Maschine, Probleme des immensen technischen und ökonomischen Aufwands beim Trainieren von neuronalen Netzwerken sowie der Definitionsmacht in Bezug auf Algorithmen und nicht zuletzt die tiefgreifenden sozialen Implikationen der KI-Poesie für den Autor als Redakteur und "Mausklicker". Jörg Piringers günstige Intelligenz ist ein geistreicher und unterhaltsamer Zwischenbericht über den Stand computerfabrizierter Dichtung heute, die in puncto ästhetischer Komplexität und Innovation sowie inhaltlicher Substanz der humangenerierten Literatur nach wie vor - in durchaus beruhigendem Abstand - hinterherhinkt.27,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Können künstliche neuronale Netze Gefühle haben?
Nein, künstliche neuronale Netze können keine Gefühle haben. Sie sind lediglich mathematische Modelle, die Informationen verarbeiten und Muster erkennen können. Gefühle sind hingegen eine komplexe menschliche Erfahrung, die auf biologischen und psychologischen Prozessen beruht. **
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Wie beeinflussen neuronale Netze die Entwicklung von künstlicher Intelligenz?
Neuronale Netze sind ein wichtiger Bestandteil von künstlicher Intelligenz, da sie es ermöglichen, komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu lernen. Durch Training mit großen Datensätzen können neuronale Netze ihre Fähigkeiten verbessern und genauere Vorhersagen treffen. Sie haben dazu beigetragen, dass künstliche Intelligenz in Bereichen wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung und autonomen Fahrzeugen große Fortschritte gemacht hat. **
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Welche Rolle spielen künstliche Intelligenz und Big Data in der zukünftigen Entwicklung von Technologien?
Künstliche Intelligenz und Big Data werden eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung von Technologien spielen, da sie es ermöglichen, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz können Technologien effizienter und präziser gesteuert werden. Die Kombination von Big Data und künstlicher Intelligenz wird Innovationen vorantreiben und neue Möglichkeiten für die Technologieentwicklung eröffnen. **
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Wie beeinflusst künstliche Intelligenz den Bereich der Informatik? Welche Rolle spielen Big Data und Data Mining in der Informatik?
Künstliche Intelligenz optimiert Prozesse in der Informatik, automatisiert Aufgaben und ermöglicht neue Anwendungen wie maschinelles Lernen. Big Data und Data Mining sind wichtige Werkzeuge in der Informatik, um große Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Sie spielen eine zentrale Rolle bei der Entwicklung von KI-Systemen und der Optimierung von Algorithmen. **
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Neuronale Netze, Fachbücher von Günter D. ReyDas Lehrbuch bietet eine fundierte Einführung in die Grundlagen, Anwendungen und Datenauswertung neuronaler Netze. Im Grundlagenteil werden die Kernkomponenten, Lernregeln, Netztypen, Eigenschaften und Probleme neuronaler Netze erörtert. Der Anwendungsteil bezieht sich auf aktuelle (kognitions-)psychologische Fragestellungen, die aus der Perspektive neuronaler Netze dargestellt werden. Unter anderem werden das Phänomen der Farbkonstanz, die Durchführung von Routinetätigkeiten sowie neue Erklärungsansätze zur autistischen Entwicklungsstörung und zum seriellen Lernen besprochen. Der dritte Abschnitt des Lehrbuches widmet sich der Datenauswertung mittels neuronaler Netze. Hierbei werden die Softwareprogramme Visual-XSel, MemBrain und SPSS vorgestellt und eingehend behandelt. Im Rahmen der Diplomarbeit oder in Forschungsprojekten erhobene Datensätze können somit ohne weitere Vorkenntnisse genutzt werden.30,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz und Algorithmen in der Rechtsanwendung, Fachbücher von Martin Kment, Sophie BorchertZum Werk Das Werk bietet einen prägnanten und gut verständlichen Überblick über den Einsatz von Algorithmen und deren Konsequenzen für die Rechtsanwendung. Nach einigen informatischen Grundlagen zu Algorithmen, Künstlicher Intelligenz und Big Data werden verschiedene Anwendungsfälle von Algorithmen im privaten und öffentlichen Sektor dargestellt. Ein eigener Abschnitt ist dem Referenzfeld Umweltschutz und Mobilität gewidmet. Schwerpunktmässig befasst sich das Werk mit den rechtlichen Problemen, die der Einsatz von Algorithmen mit sich bringt. Insbesondere gehen die Autoren auf verfassungsrechtliche Aspekte wie das Demokratie- und Rechtsstaatsprinzip, das Recht auf informationelle Selbstbestimmung und den allgemeinen Gleichheitssatz näher ein und zeigen Möglichkeiten zur Regulierung, inklusive haftungsrechtlicher und prozessualer Bezüge, auf. Vorteile auf einen Blick: - Knappe, gut verständliche Darstellung rechtlicher Fragestellungen zu Algorithmen, Künstlicher Intelligenz und Big Data - Mit Erläuterungen zum Datenschutz im Rahmen der DSGVO - Mit Anwendungsfällen aus dem öffentlichen und privaten Sektor Zielgruppe Für Studierende mit Interesse am oder Schwerpunkt im IT-Recht, Unternehmensjuristinnen und Unternehmensjuristen, Datenschutzbeauftragte, Juristinnen und Juristen in Behörden, Fachanwaltschaft für IT-Recht und alle Interessierten.49,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz und Robotik, Fachbücher von Christian Heinze, Björn Steinrötter, Martin EbersDas Fachbuch "Künstliche Intelligenz und Robotik" bietet eine umfassende und fundierte Analyse der rechtlichen Fragestellungen, die sich aus der Entwicklung und Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik ergeben. Es richtet sich an Fachleute aus den Bereichen Wirtschaft, Wissenschaft und Recht und beleuchtet die Herausforderungen, die mit der bevorstehenden europäischen KI-Verordnung ab August 2024 einhergehen. Das Werk gliedert sich in mehrere Abschnitte, die sowohl technische als auch regulatorische Aspekte behandeln. Zudem werden spezifische rechtliche Implikationen in verschiedenen Rechtsgebieten wie Vertragsrecht, Zivilrecht, Verbraucherrecht und Datenschutz behandelt. Anwendungsbeispiele aus der Praxis, wie Legal Tech und Smart Contracts, runden das Buch ab und bieten wertvolle Einblicke in die zukünftige Entwicklung dieser Technologien.229,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Neuronale Netze selbst programmieren, Fachbücher von Tariq RashidNeuronale Netze und Grundlagen der Künstlichen Intelligenz verständlich dargestellt Der Bestseller hat Furore gemacht, weil der Autor diese sowohl trockene als auch schwierige Materie außergewöhnlich klar erklärt. Neu in der vollständig aktualisierten 2. Auflage: Das neuronale Netz wird abschließend mit PyTorch erstellt, um es in ein typisches professionelles Szenario zu überführen.Neuronale Netze sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos, das selbstfahrende Auto, Umwandlung von Sprache in Text etc. Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Dennoch verstehen nur wenige, wie Neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Diese aktualisierte Neuauflage des Bestsellers nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie Neuronale Netze arbeiten. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematik-Kenntnisse, denn alle mathematischen Konzepte werden behutsam und mit vielen Illustrationen erläutert. Dann geht es in die Praxis: Sie programmieren Ihr eigenes Neuronales Netz mit Python und bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine optimale Performance erreicht. Zum Schluss erstellen Sie das Neuronale Netz mit PyTorch und lernen so eine professionelle Arbeitsumgebung kennen.Tariq Rashid hat eine besondere Fähigkeit, schwierige Konzepte verständlich zu erklären, dadurch werden Neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.29,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Wie können neuronale Netze in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden?
Neuronale Netze können in der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sie werden häufig für Bild- und Spracherkennung, Textanalyse, autonome Fahrzeuge und personalisierte Empfehlungssysteme verwendet. Durch Training mit Beispieldaten können neuronale Netze lernen, komplexe Probleme zu lösen und menschenähnliche Entscheidungen zu treffen. **
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Wie können Technologien wie künstliche Intelligenz und Big Data dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit von Wohnraumvermittlungsplattformen zu verbessern?
Technologien wie künstliche Intelligenz und Big Data können dazu beitragen, die Effizienz von Wohnraumvermittlungsplattformen zu verbessern, indem sie automatisierte Prozesse für die Datenerfassung, -analyse und -verarbeitung ermöglichen. Durch die Nutzung von künstlicher Intelligenz können Wohnraumvermittlungsplattformen personalisierte Empfehlungen für potenzielle Mieter oder Käufer basierend auf deren Präferenzen und Verhaltensmustern bereitstellen. Big Data kann dazu beitragen, die Genauigkeit von Wohnraumvermittlungsplattformen zu verbessern, indem es umfangreiche Datenmengen analysiert, um Trends, Muster und Vorhersagen zu identifizieren, die bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Darüber **
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie die Effizienz und Nachhaltigkeit städtischer Infrastrukturen verbessert hat. Durch die Integration von KI und IoT können Städte Echtzeitdaten nutzen, um Verkehrsflüsse zu optimieren, Energieverbrauch zu reduzieren und die öffentliche Sicherheit zu erhöhen. Die Analyse großer Datenmengen ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Ressourcen effektiver zu nutzen, um die Lebensqualität der Bürger zu verbessern. Diese Technologien haben auch die Entwicklung von intelligenten Lösungen für Abfallmanagement, Wasserversorgung und städtische Planung vorangetrieben. **
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie es ermöglicht hat, Städte effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Durch die Integration von KI können Städte Daten analysieren und Prognosen erstellen, um Ressourcen wie Energie und Verkehr besser zu verwalten. Das Internet der Dinge ermöglicht die Vernetzung von Geräten und Infrastruktur, was zu einer verbesserten Überwachung und Steuerung von städtischen Systemen führt. Die Nutzung von Big Data ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Dienstleistungen an die Bedürfnisse der Bürger anzupassen. **
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