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2019 | OriginalPaper | Chapter

3. Algorithmik und Artificial Intelligence

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Zusammenfassung

Daten – ob small, big oder smart – bringen per se keinen Mehrwert. Erst Algorithmen, seien es einfach vordefinierte Mechanismen oder selbstlernende Systeme, können aus den Daten Werte schaffen. Im Gegensatz zu Big Data haben also Algorithmen einen echten Wert. Dynamische Algorithmen stehen im Mittelpunkt des zukünftigen digitalen Geschäfts. Algorithmen werden also zur Auswertung von in starkem Maße zunehmenden Datenmengen immer wichtiger. Dieses Kapitel widmet sich der „Macht“ und zunehmenden Bedeutung und Relevanz von Algorithmen, unternimmt einen Definitionsversuch, untersucht Erfolgsfaktoren und Treiber von AI und wirft weiterhin einen Blick auf die historische Entwicklung der Künstlichen Intelligenz von den ersten Arbeiten bis heute. Abschließend werden die wesentlichen Methoden und Technologien für das AI Business Framework vorgestellt und erklärt.

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Footnotes
1
Der in den letzten Jahren am meisten verwendete Webserver weltweit.
 
2
Ein auf dem von Google entwickelten MapReduce-Algorithmus basierendes Framework für verteilte Systeme.
 
3
Eine in-memory-Erweiterung für Hadoop, die hauptsächlich zur Anwendung von Machine Learning entwickelt wurde.
 
4
Auf Facebook werden jede Minute 510.000 Kommentare gepostet, 293.000 Statusupdates durchgeführt und 136.000 Fotos hochgeladen, während bei Google mehr als 3,5 Mio. Suchanfragen eingehen.
 
5
FLOPS sind „Floating Point Operations per Second“, deutsch: Gleitkomma-Operationen pro Sekunde. Ein Gigaflops (GFLOPS) bedeutet eine Milliarde Rechenoperationen pro Sekunde.
 
Literature
go back to reference Rich, Elaine., Knight, Kevin, Nair, hivashankar B 2009. Artificial Intelligence. Third Edition. Publisher: Tata McGraw-Hill Education Pvt. Ltd. Rich, Elaine., Knight, Kevin, Nair, hivashankar B 2009. Artificial Intelligence. Third Edition. Publisher: Tata McGraw-Hill Education Pvt. Ltd.
go back to reference Turing, Alan (1948); „Intelligent machinery“ Berlin: Springer-Verlag, 1982. Turing, Alan (1948); „Intelligent machinery“ Berlin: Springer-Verlag, 1982.
go back to reference McCulloch, WARREN S/ Pitts, WALTER (1943); „A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity.“; Bulletin of Mathematical Biophysics.CrossRef McCulloch, WARREN S/ Pitts, WALTER (1943); „A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity.“; Bulletin of Mathematical Biophysics.CrossRef
go back to reference Russell, Stuart J. Norvig, Peter2012/2016; „Artificial Intelligence – A Modern Approach“; Pearson Education. Russell, Stuart J. Norvig, Peter2012/2016; „Artificial Intelligence – A Modern Approach“; Pearson Education.
go back to reference Nilsson, Nils J.2012); Artificial Intelligence – A New Synthesis; Elsevie. Nilsson, Nils J.2012); Artificial Intelligence – A New Synthesis; Elsevie.
go back to reference Newell, Simon, (1976); „Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search“; ACM Turing. Newell, Simon, (1976); „Computer Science as Empirical Inquiry: Symbols and Search“; ACM Turing.
go back to reference Witten, Ían H. (2011); „Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques“; Morgan Kaufmann Series. Witten, Ían H. (2011); „Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques“; Morgan Kaufmann Series.
go back to reference Fayyad, Usama/ Piatetsky-Shapiro, Gregory/Smyth, Padhraic 1996); „From Data Mining to Knowledge Engineering in Databases“; AI Magazine. Fayyad, Usama/ Piatetsky-Shapiro, Gregory/Smyth, Padhraic 1996); „From Data Mining to Knowledge Engineering in Databases“; AI Magazine.
go back to reference Mitchell, Tom M., Machine Learning Publisher: McGraw-Hill Education; 1 edition (March 1, 1997). Mitchell, Tom M., Machine Learning Publisher: McGraw-Hill Education; 1 edition (March 1, 1997).
go back to reference Durkin, John (1994); Expert Systems – Design and Development; Macmillan. Durkin, John (1994); Expert Systems – Design and Development; Macmillan.
go back to reference Winston, Horn, (1989); LISP; Addison-Wesley Pub. Co. Winston, Horn, (1989); LISP; Addison-Wesley Pub. Co.
go back to reference Puppe, Frank (1988); Einführung in Expertensysteme; Springer. Puppe, Frank (1988); Einführung in Expertensysteme; Springer.
Metadata
Title
Algorithmik und Artificial Intelligence
Author
Peter Gentsch
Copyright Year
2019
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-25376-9_3