Vier Zutaten für KI-gesteuerte Organisationen

Vier Schlüsselelemente für den erfolgreichen Aufbau eines KI-gesteuerten Unternehmens sind:

funktionsübergreifende Zusammenarbeit,
sichere und verantwortungsvolle KI-Systeme,
Datenstrategie,
Erfolg.

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Understanding Artificial Intelligence

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Get started with your journey into AI! Artificial Intelligence has rapidly shifted from a purely scientific subject to an umbrella field whose applications and uses are countless as of today, be it in business, industry, or simply as part of our daily lives. You will learn what is AI, what types of problems can be solved using AI, and what are its current limitations. You will also gain a broad understanding of the subareas within AI and its related disciplines.

Exercise 1: What is Artificial Intelligence?Exercise 2: The big question Exercise 3: Narrow or General?Exercise 4: What can AI do?Exercise 5: AI at work Exercise 6: AI in action Exercise 7: Areas and related disciplines of AI Exercise 8: How does AI learn?Exercise 9: Listen and learn

What are the core functions of AI systems and the possibilities each of its areas has to offer? Where does the data that fuels AI systems come from, and how do techniques like machine learning make use of data to solve a variety of problems? This chapter answers these questions and more, unveiling how different forms of AI can acquire data, learn from the data, and interact with its surroundings- be it the physical or digital environment.

Exercise 1: Algorithms and AI systems demystified Exercise 2: Inside a pizza AI system Exercise 3: Unmasking a hotel booking AI system Exercise 4: Acquiring data Exercise 5: The AI and Internet-of-Things (IoT) symbiosis Exercise 6: Structured or unstructured?Exercise 7: Learning from data Exercise 8: Training and classifying with penguins Exercise 9: The unsupervised intruder Exercise 10: Deep Learning is here to stay Exercise 11: Interacting with the Environment Exercise 12: Learning from customer reviews Exercise 13: Robots, vision and natural language mix-up Exercise 14: The True-False challenge of things AI can do

Mach dich bereit, die spannende Welt der KI in Unternehmen zu entdecken! In diesem Kapitel werden die grundlegenden Konzepte, Richtlinien und guten Praktiken vorgestellt, mit denen du ein KI-gesteuertes Unternehmen aufbauen oder werden kannst. Egal ob es darum geht, deine Produkte, Dienstleistungen und Projekte mit Intelligenz auszustatten oder die betrieblichen Abläufe in deinem Unternehmen zu revolutionieren – am Ende dieses Kapitels wirst du die wesentlichen Elemente verstehen, um diese Technologie zu nutzen: von der Kultur über die Daten und die Infrastruktur bis hin zum Aufbau von Teams aus talentierten KI-Profis. Du erfährst auch etwas über Herausforderungen, die dich eventuell erwarten, und über Erfolgsbeispiele von großen Unternehmen, die gelernt haben, KI zu einem zentralen Aspekt ihrer Marke zu machen.

Exercise 1: Aufbau einer KI-Kultur Exercise 2: Vier Zutaten für KI-gesteuerte Organisationen

Aktuelle Übung

Exercise 3: Home, secured home Exercise 4: Datenstrategie, Ressourcen und Menschen Exercise 5: Infrastruktur-Dilemmata Exercise 6: Das „Zen“ von MLOps Exercise 7: Teambildung!Exercise 8: Ist das von dir eingesetzte KI-System erfolgreich?Exercise 9: Leistungsgeschichten Exercise 10: Ein akademischer Proof-of-Concept (PoC)Exercise 11: Herausforderungen und Erfolgsgeschichten Exercise 12: Wege zur Förderung einer KI-Kultur Exercise 13: Paola und das Modeprojekt

Am Ende unserer aufregenden KI-Reise sehen wir uns die tiefgreifende Verbindung zwischen KI und ihren Auswirkungen auf die Menschheit und die Gesellschaft an. Darunter befinden sich Themen wie KI-Demokratisierung und verantwortungsvolle KI, die Ethik, Interpretierbarkeit, Fairness und Sicherheit umfassen – alles entscheidende Aspekte für die Entwicklung von KI-Systemen, die sich positiv auf unser Leben auswirken. Zum Schluss werfen wir einen Blick in die Zukunft und skizzieren die spannenden Perspektiven und Herausforderungen, die KI für die Gestaltung einer nachhaltigen Zukunft bietet.

Exercise 1: Künstliche Intelligenz demokratisieren Exercise 2: Bewährte Verfahren zur Demokratisierung von KI Exercise 3: Offene Türen für „Open Data“Exercise 4: Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit Exercise 5: Ein Baum in der White-Box Exercise 6: Erläuterung der Hochschulzulassungen Exercise 7: Unboxing SHAP Exercise 8: Soziale Herausforderungen: Ethik, Fairness und Datenschutz Exercise 9: Datenaustausch für KI-Fortschritt Exercise 10: Voreingenommenes oder unvoreingenommenes Verhalten?Exercise 11: Das voreingenommene Fahrzeug Exercise 12: Soziale Herausforderungen: die Zukunft der KI Exercise 13: Die tausend Gesichter der nachhaltigen KI Exercise 14: Paola und die menschliche Seite der KI Exercise 15: Eine Reise endet, eine andere beginnt