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Künstliche Intelligenz und die Potenziale des maschinellen Lernens für die Industrie

Zeitschrift:: Wirtschaftsinformatik & Management > Ausgabe 5/2017

Autoren:: Dr. Dirk Hecker, Inga Döbel, Dr. Stefan Rüping, Velina Schmitz

Maschinelles Lernen ist die Schlüsseltechnologie für intelligente Systeme. Besonders erfolgreich ist in den letzten Jahren das Lernen tiefer Modelle aus großen Datenmengen — „Deep Learning“. Mit dem Internet der Dinge rollt die nächste, noch größere Datenwelle auf uns zu. Hier bietet die Künstliche Intelligenz besondere Chancen für die deutsche Industrie, wenn sie schnell genug in die Digitalisierung einsteigt. ...

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Texte auf dem Stand der wissenschaftlichen Forschung, für Praktiker verständlich aufbereitet. Diese Idee ist die Basis von „Wirtschaftsinformatik & Management“ kurz WuM. So soll der Wissenstransfer von Universität zu Unternehmen gefördert werden.

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[1]

Brown, L.: Accelerate Machine Learning with the cuDNN Deep Neural Network Library, Nvidia Developer Blog, 2014, https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/accelerate-machine-learning-cudnn-deep-neural-network-library/

[2]

Forbes: 152 000 Smart Devices Every Minute In 2025: IDC Outlines The Future of Smart Things, https://www.forbes.com/sites/michaelkanellos/2016/03/03/152000-smart-devices-every-minute-in-2025-idc-outlines-the-future-of-smart-things/ #40daca5f4b63, 2016

[3]

IOT Analytics: Industrial Analytics 2016/2017. The current state of data analytics usage in industrial companies.2016

[4]

Frost & Sullivan: The Dawn of Artificial Intelligence — Foreseeing Manufacturing in the Cognitive Era. Investigating Cognitive Technologies that will Reshape Manufacturing Value Chain in the Future. MCCC-10, 2017

[5]

Neef, A.: Kognitive Maschinen. Wie Künstliche Intelligenz die Wertschöpfung transformiert. http://www.z-punkt.de/de/themen/artikel/wie-kuenstliche- intelligenz-die-wertschoepfung-treibt/503, 2016

[6]

Acatech (Hrsg.): Innovationspotenziale der Mensch-Maschine-Interaktion, München, 2016

[7]

Abramovici, M. / Herzog, O. (Hrsg.): Engineering im Umfeld von Industrie 4.0. Einschätzungen und Handlungsbedarf, München, 2016.

[8]

VDMA: Machine Learning 2030. Zukunftsbilder für den Maschinen- und Anlagenbau. Band 1, Frankfurt am Main, 2016

Titel: Künstliche Intelligenz und die Potenziale des maschinellen Lernens für die Industrie
Autoren:: Dr. Dirk Hecker
Inga Döbel
Dr. Stefan Rüping
Velina Schmitz
Publikationsdatum: 01.10.2017
DOI: https://doi.org/10.1007/s35764-017-0110-6
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
Zeitschrift: Wirtschaftsinformatik & Management
Ausgabe 5/2017
Print ISSN: 1867-5905
Elektronische ISSN: 1867-5913

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