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AI与机器学习

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  • 深度学习与机器学习--了解两者的区别

    深度学习和机器学习是人工智能（AI）世界中的两项重要技术，因此是数据科学这个总称的一部分。虽然它们有时被当作同义词使用，但两者之间有重要的区别，需要加以理解。

    AI与机器学习Bastian Maiworm1分钟

  • 在通信中使用人工智能

    企业通信中的人工智能正变得越来越重要。它正在改变市场参与者交换信息的方式，并且--无论我们是否愿意--正在引领我们进入一个新的时代。

    品牌介绍Prof. Dr. Gerald Lembke1分钟

  • 缺乏流程理解是RPA失败的主要原因

    了解业务流程对其有效运作比以往任何时候都更重要，特别是在危机时期。通过对创新技术的使用，如流程挖掘，可以深入了解它们对改善流程的附加价值。而且，它还揭示了组织在这一过程中确定的优先事项，他们看到的挑战，以及好处是什么。

    技术方面Markus Pichler1分钟

  • 内容自动化 - 人工智能今天已经在做什么了

    电子商务公司也越来越多地转向内容自动化，即产品描述或分类页面自动生成并集成到网上商店。这些公司的成功越来越依赖于高质量的内容，这些内容应尽可能地与客户建立起个人关系。这可以提高转换率，减少退货率。

    电子商务DIGITAL BREAKFAST1分钟

  • NLP解释 - 什么是自然语言处理？

    自然语言处理（简称NLP）将计算机科学中的自然语言的机器处理联系起来。基于自然语言和书面语言或口语，计算机可以分析、理解和处理人类的语言。

    技术方面Bastian Maiworm1分钟

  • 工业人工智能应用--超越概念验证

    人工智能在我们生活的各个领域的进步使其成为当今最值得赞赏的技术之一。已经取得了令人印象深刻的成功，而且人们的期望值也在不断提高。在这一领域也观察到一种将技术从消费者领域转移到工业应用的趋势。然而，根据一些分析报告，工业人工智能项目在大约75%的情况下从未超过PoC。为什么会出现这种情况？ 热衷于建立在人工智能在消费者领域的成功上，往往使工业应用的一些重要特性被忽视。在这篇文章中，我们列出了一些必须解决的工业挑战，以使人工智能项目取得成功。

    AI与机器学习Christopher Ganz1分钟

  • 什么是非结构化数据？- 不同类型的数据

    非结构化数据是存在于非规范化和不可识别的数据结构中的信息。通常，这包括不存储在数据库中的文本、图像、音频和视频文件。特别是在大数据的环境中，非结构化数据具有巨大的重要性。

    初级/基础Bastian Maiworm1分钟

  • 人工智能--技术的奇迹还是艺术的奇迹？

    人要做的不仅仅是利用数字技术进行优化。他想增加自己的知识，创造新的东西。人工智能(AI)探讨的核心问题是什么构成了人类：有没有灵魂？心如何获得意识？智能机器有望重演创世之梦：人类再现自己的起源。他想了解自己从哪里来。阻止他离开。人工智能和创新公司应该是帮助。

    AI与机器学习Simone Belko1分钟

  • 规模化人工智能（AI）--人和赋能的4个原因

    数据被称为新世界最宝贵的资源。然而，归根结底，人对于从数据中获取价值并以创新方式应用数据至关重要。 领导者们认识到，智能自动化和人工智能的进步将对劳动力产生重大影响。而且他们需要投资于了解数据和算法的交叉点及其对工作流程影响的人才。本文重点介绍了对缩小组织技能差距影响最大的战略。

    个人/人力资源Britta Daffner1分钟

  • 大数据--数据湖与数据泄露

    数据和信息在企业中扮演着越来越重要的角色，越来越成为重要的生产要素。所谓数据湖的概念在分析这些数据和信息时有很多承诺，而这些数据和信息是由机器学习和人工智能支持的。然而，不仅有优势。

    信息技术安全和网络安全Klaus-Peter Kaul1分钟