Das wichtige Einstiegswerk zum Mega-Trend „Künstliche Intelligenz“ Während die einen in Künstlicher Intelligenz unseren Untergang sehen, und die anderen begeistert von ungeahnten Möglichkeiten schwärmen, sind sich in einer Tatsache doch alle einig: KI ist längst keine ferne Zukunftsvision mehr. Sie hat eine Zeitenwende eingeläutet, und schon in den nächsten Jahren entscheidet sich, ob sie zum Fluch oder Segen wird. Künstliche Intelligenz ist bereits überall im Einsatz – oft ohne, dass wir es wissen. Sie übernimmt sowohl im Alltag als auch in der Wirtschaft und Wissenschaft vielfältige Aufgaben: ∙ Gekoppelt mit Sensoren bestimmter Fitnesstracker überwacht die KI Körperfunktionen und dient als Frühwarnsystem bei medizinischen Notfällen ∙ Mit Hilfe von KI lassen sich nicht nur Staubsauger, Rasenmäher oder von Lieferdiensten genutzte selbstfahrende Mini-Taxis steuern, sondern beispielsweise auch in der Hirnchirurgie genutzte Robotik-Systeme ∙ Künstliche Intelligenzen haben die Jura-Schlussprüfung der Harvard University bestanden und könnten in Zukunft als unparteiische Instanzen unser Rechtsystem unterstützen Der Journalist und KI-Stratege Christoph Santner beschäftigt sich seit den 1980ern mit der KI-Szene und ist bestens vernetzt. In „Alles KI?“ liefert er spannende Insights von Expert*innen aus der Forschung, den Big Playern einschlägiger KI-Firmen ebenso wie Tech-Start-up-Gründer*innen. Santner legt damit ein umfassendes Grundlagenwerk vor, das Berührungsängste abbaut, die Einsatzgebiete der KI verständlich erklärt und neben einhergehenden Chancen auch Herausforderungen in den Blick nimmt. Denn eine Auseinandersetzung mit dem Thema Künstliche Intelligenz ist für uns alle unabdingbar, wenn wir nicht abgehängt werden und die KI zu unserem persönlichen Vorteil nutzen wollen. Künstliche Intelligenz verstehen und erleben: Mit QR-Code-Zugang zur eigenen KI im Buch

Dieses Buch veranschaulicht, welche Bedeutung Künstliche Intelligenz (KI) im Zuge der Digitalisierung in Zukunft haben wird. Dabei werden nicht nur die Grundlagen der KI behandelt, sondern es wird auch erläutert, was Künstliche Intelligenz für Unternehmen und ganze Branchen leisten kann. Künstliche Intelligenz ist keine Technologie wie viele andere, sondern eine Basis-Innovation, die in den nächsten Jahren in alle Wirtschafts- und Lebensbereiche vordringen und diese stark verändern wird. Der Autor zeigt das mit der Künstlichen Intelligenz einhergehende Potenzial auf und verdeutlicht, welche Rahmenbedingungen für einen verantwortungsvollen Umgang mit Künstlicher Intelligenz notwendig sind. Schließlich wird eine überzeugende KI-Journey zur unternehmerischen Erschließung des KI-Potenzials vorgestellt. Die 2. Auflage wurde neu strukturiert und umfassend überarbeitet. Dabei wurden die zahlreichen aktuellen Entwicklungen berücksichtigt: Vorstellung der großen Sprachmodelle (wie z.B. Aleph Alpha und ChatGPT) - Möglichkeiten von Generativer AI - Analyse von Affective Computing - Ethik, Fairness und Erklärbarkeit der KI - Präsentation von Open-Source-Lösungen, Datenpools und Förderprogrammen - Use Cases - Rechtliche Rahmenbedingungen. Der Inhalt Grundlagen der Künstlichen Intelligenz Anwendungsfelder der Künstlichen Intelligenz KI-Challenge - wie Künstliche Intelligenz im Unternehmen zu verankern ist Unabhängig davon, ob Sie Student, Mitarbeiter, Führungskraft, Gesellschafter, Professor oder Politiker sind: Mit der Künstlichen Intelligenz müssen Sie sich intensiv auseinandersetzen - eher früher als später. Dieses Werk kann für Sie zum ,,Sesam, öffne dich" werden, um die (fast) grenzenlosen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz für sich und Ihren Tätigkeitsbereich zu erschließen. Prädikat: sehr lesenswert! Prof. Dr. Wolfgang Merkle, MerCon - Concepts for Retail Der Autor Prof. Dr. Ralf T. Kreutzer ist Professor für Marketing an der HWR Hochschule für Wirtschaft und Recht, Berlin. Zuvor war er in verschiedenen Führungspositionen bei Bertelsmann, Volkswagen und der Deutschen Post tätig. Er berät nationale und internationale Unternehmen als Marketing und Management Consultant und ist als Coach, Keynote-Speaker und Trainer tätig.

Selbstfahrende Autos, optimiertes Online-Shopping, Logistiklösungen, Chatbots oder automatisierte Fertigungsprozesse – die Liste der Anwendungen von KI ist lang, und sie wird mit jedem Tag länger. Umso wichtiger ist es, den Entwicklungen ein strukturelles Gerüst zu bieten, das mit festen Standards für Sicherheit und Systematik sorgt. Vergleichbarkeit und Transparenz sind vonnöten, um KI-Anwendungen besser in den Alltag zu integrieren. Analog zum „Nutriscore“ bei Lebensmitteln soll daher mit dem Konzept der „AI=MC2“-Bezeichnung eine Lösung zur eindeutigen Klassifizierung von KI-Produkten installiert werden. AI=MC2 (AI Methods, Capabilities and Criticality Grid) ist auch zentraler Gegenstand der Normungsroadmap KI des DIN, deren zweite Ausgabe im Dezember 2022 erschienen ist. Es besteht aus den drei Dimensionen KI-Methoden, KI-Fähigkeiten und Kritikalität einer KI-Lösung und ist das ideale Werkzeug, um Potenziale und Risiken einer KI-Anwendung zu analysieren und zu bewerten. Das Buch erläutert die Grundlagen und Zusammenhänge und das Vorgehen innerhalb des AI-MC2-Grids. Es enthält zudem eine Reihe von anschaulichen Praxisfällen, darunter den KI-basierten Kundenservice am Beispiel des Virtuellen Assistenten der HUK24 und die KI-basierte Objekterkennung auf Luftbildern. Praxisnah und anschaulich vermittelt „Künstliche Intelligenz managen und verstehen“ das nötige Wissen, um Einschätzungen und Entscheidungen im Bereich KI-Lösungen zu treffen. Das Buch richtet sich an: KI-Entwickler*innen, Entwicklerteams, Compliance-Verantwortliche, Behörden-Mitarbeiter*innen, Mitarbeiter*innen von KMU sowie Manager*innen

Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Künstliche Intelligenz, Note: 1.0, FernUniversität Hagen (Lehrstuhl für Parallelverarbeitung und IT-Sicherheit), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) des Verteidigungsministeriums der Vereinigten Staaten von Amerika rief 2016 das Explainable Artificial Intelligence (XAI)-Programm ins Leben, mit dem Fokus, Techniken maschinellen Lernens zu entwickeln, die erstens erklärbare Modelle bei gleichbleibend hoher Lernfähigkeit erzeugen und zweitens den Menschen befähigen, AI-Systeme zu verstehen, ihnen angemessen zu vertrauen und die nächste Generation intelligenter Systeme kontrollieren zu können. Denn nur, wenn wir Menschen verstehen, wie KI-Systeme zu Entscheidungen gelangen, haben wir die Möglichkeit, sie mehrwertbringend in industriellen Prozessen anzuwenden und positiv in das tägliche Leben unserer Gesellschaft zu integrieren. Zielvorgabe der vorliegenden Arbeit ist die Darstellung und Analyse zweier Methoden, namentlich der Sensitivity Analysis (SA) und der Layerwise Relevance Propagation (LRP), deren eigene Zielsetzung es ist, die Entscheidungen intelligenter Systeme für den menschlichen Betrachter nachvollziehbar zu machen. Bevor jedoch auf die einzelnen Methoden, deren Funktionsweise und auf eine kritischen Betrachtung eingegangen werden kann, bedarf es einer Abgrenzung des Forschungsgebiets der XAI. Artificial Intelligence (AI) – ein populärer Begriff aktueller Zeit, der mit einer Vielzahl an technologischen Anwendungen in Verbindung gebracht wird. Manchmal prominent und tangibel in Form von menschenähnlichen Robotern, wieder andere Male subtil, weder sichtbar noch greifbar in Form von Algorithmen. Dabei ist die konzeptionelle Idee der Abbildung künstlicher Intelligenz durch Computersysteme keine neue Errungenschaft, sondern geht bis auf die Erkenntnisse von Warren McCulloch und Walter Pitts im Jahr 1943 zurück. McCulloch/Pitts (1943) offerierten ein Modell, das in Anlehnung an das biologische Vorbild künstliche Neuronen an- bzw. ausschaltet, je nach Stimulus durch benachbarte Neuronen. Dabei wird impliziert, dass durch ein Netzwerk künstlicher Neuronen ebenfalls die Möglichkeit der Lernfähigkeit bestünde.