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2021 | OriginalPaper | Chapter

3. Weiterentwicklung durch Künstliche Intelligenz

Author : Martin Böhmer

Published in: Intelligente Rechnungsverarbeitung

Publisher: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Das folgende Kapitel zielt darauf ab, die theoretisch vermittelten Grundlagen zur Rechnungsverarbeitung und dem Prozess dahinter nun mit den aktuellsten Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz zu verbinden und somit aufzuzeigen, auf welcher technischen Grundlage Systeme in der Lage sind, Rechnungen selbstständig und intelligent zu verarbeiten. Dafür wird im ersten Abschnitt der Begriff Künstliche Intelligenz erläutert und ein allgemeiner Überblick über den aktuellen Forschungsstand dieses sehr breiten Forschungsfeldes gegeben, wobei auch die wichtigsten Definitionen und Begrifflichkeiten eruiert werden. Anschließend folgt ein Überblick über die technischen Möglichkeiten von KI hinsichtlich optischer Buchstaben- und Texterkennung sowie eine thematische Fundierung mit Blick auf Künstliche Neuronale Netze und das damit verbundene Maschinelle Lernen von Systemen.

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Footnotes
1
Vgl. Kreutzer/Sirrenberg (2019), S. 2 ff. in Anlehnung an Gardner et al. (2011), S. 490–498.
 
2
Vgl. Buxmann/Schmidt (2019), S. 6.
 
3
Vgl. Welzel/Grosch (2018), S. 4.
 
4
Vgl. Djeffal (2018), S. 6.
 
5
Rich (1985), S. 117.
 
6
Vgl. Kreutzer/Sirrenberg (2019), S. 3.
 
7
Vgl. Buxmann/Schmidt (2019), S. 5 ff.
 
8
Vgl. Rosenblatt (1961), S. 97 ff.
 
9
Vgl. Hildesheim/Michelsen (2018), S. 120.
 
10
Vgl. Endsley (2017), S. 225.
 
11
Vgl. Bullock et al. (2020), S. 808.
 
12
Vgl. Bitkom/DFKI (2017), S. 62.
 
13
Eigene Darstellung in Anlehnung an Kreutzer/Sirrenberg (2019), S. 4.
 
14
Vgl. Welzel/Grosch (2018), S. 7 ff.
 
15
Eigene Darstellung in Anlehnung an Welzel/Grosch (2018).
 
16
Vgl. Brockhaus Enzyklopädie Online (2020).
 
17
Vgl. Patel et al. (2012), S. 50.
 
18
Vgl. Cash/Hatamian (1987), S. 291 f.
 
19
Vgl. Leukert et al. (2019), S. 48.
 
20
Vgl. Hilbert et al. (2019), S. 178.
 
21
Vgl. Chaudhuri et al. (2017), S. 1 f.
 
22
Vgl. Tauschek (1935), S. 2.
 
23
Vgl. Namysl/Konya (2019), S. 2.
 
24
Namysl/Konya (2019), S. 4.
 
25
Vgl. Namysl/Konya (2019), S. 4 f.
 
26
Vgl. Chaudhuri et al. (2017), S. 32.
 
27
Vgl. Borisyuk et al. (2018), S. 71.
 
28
Vgl. Lund et al. (2011), S. 765 f.
 
29
Vgl. Calamari OCR auf Github (2020).
 
30
Vgl. Google Vision API auf Github (2020).
 
31
Vgl. Patel et al. (2012), S. 50.
 
32
Vgl. Tesseract auf Github (2020).
 
33
Vgl. Patel et al. (2012), S. 51.
 
34
Vgl. Lopresti (2009), S. 141.
 
35
Vgl. Patel et al. (2012), S. 50.
 
36
Vgl. Namysl/Konya (2019), S. 1.
 
37
Vgl. Kirste/Schürrholz (2019), S. 29.
 
38
Vgl. Welzel/Grosch (2018), S. 17.
 
39
Vgl. Djeffal (2018), S. 9.
 
40
Vgl. Kreutzer/Sirrenberg (2019), S. 4 ff.
 
41
Vgl. Buxmann/Schmidt (2019), S. 15 ff.
 
42
Eigene Darstellung in Anlehnung an McCulloch/Pitts (1943), S. 130.
 
43
Vgl. Kirste/Schürrholz (2019), S. 32.
 
44
Vgl. Cichocki et al. (2016), S. 432 f.
 
45
Vgl. Tensorflow auf Github (2020).
 
46
Vgl. Abadi et al. (2016), S. 265.
 
47
Vgl. Abadi et al. (2016), S. 278.
 
48
Vgl. Kreutzer/Sirrenberg (2019), S. 5 ff.
 
49
Vgl. Kreutzer/Sirrenberg (2019), S. 6.
 
50
Vgl. Kirste/Schürrholz (2019), S. 21 ff.
 
51
Vgl. Buxmann/Schmidt (2019), S. 9.
 
52
Vgl. Frochte (2019), S. 20.
 
53
Vgl. Kreutzer/Sirrenberg (2019), S. 7.
 
54
Vgl. Frochte (2019), S. 24.
 
55
Vgl. Kirste/Schürrholz (2019), S. 26 ff.
 
56
Vgl. Kreutzer/Sirrenberg (2019), S. 8.
 
57
Vgl. Francois-Lavet et al. (2018), S. 220.
 
58
Vgl. Frochte (2018), S. 21 f.
 
59
Vgl. Frochte (2018), S. 102.
 
60
Vgl. Kreutzer/Sirrenberg (2019), S 8.
 
61
Vgl. Rojas (1993), S. 149–398.
 
62
Vgl. Jiang et al. (2019), S. 1 f.
 
63
Vgl. Elkins/Chun (2020), S. 12 f.
 
64
Vgl. Floridi/Chiriatti (2020), S. 690 f.
 
65
Vgl. Palm et al. (2019), S. 1.
 
66
Vgl. Palm et al. (2017), S. 1 f.
 
67
Rossum AI Online (2020).
 
68
invoice2data auf Github (2020).
 
69
Vgl. Sun et al. (2019), S. 28398.
 
70
Vgl. Palm et al. (2017), S. 1 f.
 
Metadata
Title
Weiterentwicklung durch Künstliche Intelligenz
Author
Martin Böhmer
Copyright Year
2021
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-36432-8_3

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