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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

1. KI-Einführung

verfasst von : Eberhard Hechler, Martin Oberhofer, Thomas Schaeck

Erschienen in: Einsatz von KI im Unternehmen

Verlag: Apress

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Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) ist schon seit langem eine Vision der Menschen. In der Belletristik wurde das Thema KI aus vielen Blickwinkeln beleuchtet. In „Neuromancer“, „2001: Odyssee im Weltraum“, „Terminator“, „A.I.“, „Star Trek“, „Alien“, „Mother“ usw. kommt die KI in vielen verschiedenen Erscheinungsformen vor: Einige der Protagonisten sind menschenähnlich, andere ähneln eher Fantasiewesen, einige dienen dem Menschen, einige arbeiten mit ihm zusammen und einige kämpfen sogar gegen ihn.

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Nächstes Kapitel Historische Perspektive der KI
Fußnoten
1
Wir nutzen hierfür im Folgenden die Abkürzung NLP (Natural Language Processing).
 
2
Wir nutzen hierfür im Folgenden die Abkürzung DO (Decision Optimization).
 
3
Siehe [1, 2] für weitere Informationen über KI im Unternehmen.
 
4
Wir nutzen im Folgenden hierfür die Abkürzung MDM (Master Data Management).
 
5
Weitere Informationen über das KI-gestützte Unternehmen finden Sie unter [3].
 
6
Weitere Informationen über die Theorie und Anwendung der Entscheidungsanalyse finden Sie unter [4].
 
7
Weitere Informationen zur automatisierten Entscheidungsfindung finden Sie unter [5].
 
8
Wir verwenden im Folgenden die Begriffe Verzerrung und Bias synonym.
 
9
Je nach Geschäftskontext und Anwendungsfall kann Bias in ML- oder DL-Modellen ein zu erwartender Aspekt sein. In den meisten Szenarien sollte Bias jedoch vermieden werden.
 
10
Eine ausführliche Beschreibung der künstlichen neuronalen Netze finden Sie in Kap. 3, „Schlüsselkonzepte von ML, DL und Entscheidungsoptimierung“. Wir verwenden für künstliche neuronale Netze im Folgenden die Abkürzung ANN (Artificial Neural Network).
 
11
In Kap. 4, „KI-Informationsarchitektur“, und Kap. 6, „Die Operationalisierung von KI“, wird das Thema Bias und die Überwachung von Bias ausführlicher behandelt.
 
12
Wir beschreiben die Schlüsselkonzepte einer Informationsarchitektur für KI in Kap. 4, „KI-Informationsarchitektur“.
 
13
Weitere Informationen über den Lebenszyklus der KI finden Sie unter [6].
 
14
Siehe [7, 8] für weitere Informationen über die Kennzeichnung von Daten in der Datenwissenschaft.
 
15
Weitere Informationen zum Risikomanagement im Zusammenhang mit KI finden Sie in Kap. 8, „KI und Governance“.
 
16
Siehe Kap. 6, „Die Operationalisierung von KI“.
 
17
HA (High Availability), DR (Disaster Recovery).
 
Literatur
1.
2.
3.
Earley, S. The Ai-Powered Enterprise: Harness the Power of Ontologies to Make Your Business Smarter, Faster, and More Profitable. ISBN-13: 978-1-928055-50-1, Ingram Publishing Services, 2020.
4.
Ishizaka, A., Nemery, P. Multi-criteria Decision Analysis: Methods and Software. ISBN-13: 978-1119974079, Wiley, 2013.
5.
Delen, D. Prescriptive Analytics: The Final Frontier for Evidence-Based Management and Optimal Decision Making. ISBN-13: 978-0134387055, Pearson FT Press, 2019.
6.
7.
8.
Metadaten
Titel
KI-Einführung
verfasst von
Eberhard Hechler
Martin Oberhofer
Thomas Schaeck
Copyright-Jahr
2023
Verlag
Apress
Buch
Einsatz von KI im Unternehmen

Print ISBN: 978-1-4842-9565-6

Electronic ISBN: 978-1-4842-9566-3

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4842-9566-3_1