Knstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis

Name: Knstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis
Brand: Springer Nature
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Knstliche Intelligenz und Data Science in Theorie und Praxis

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Dieser Sammelband verbindet theoretische Grundlagen und praktische Anwendungen von Knstlicher Intelligenz (KI) und Data Science: Anerkannte Experten stellen in ihren Beitrgen den aktuellen Stand in Forschung und Wirtschaft dar und bieten so einen einzigartigen berblick ber aktuelle Konzepte und ihre Umsetzung in Unternehmen. Im ersten Teil des Buchs werden die Methoden und Algorithmen skizziert, die sich grtenteils aus einer Kombination von Statistik und Informatik ergeben und auf Verfahren des Maschinellen Lernens bis hin zu Deep Learning und KI basieren. Im zweiten Teil wird die konzeptionelle Umsetzung in der Praxis skizziert: Hier wird insbesondere aufgezeigt, welche Herausforderungen in der Praxis auftreten ob nun bei der Einbettung der Daten-Use-Cases in eine Gesamtstrategie oder bei der Produktivsetzung, Weiterentwicklung und dem Betrieb von Daten-basierten Lsungen. Der dritte Teil zeigt das breite Potpourri von Data Science in der Praxis: Branchengrenwie Allianz, ADAC, BMW, Deutsche Bahn, Lufthansa, REWE, RTL, St. Galler Stadtwerke, SwissRe und viele weitere zeigen konkret, welche Erfahrungen sie bei ihren Projekten gesammelt haben. Fachartikel von ber 20 namhaften Unternehmen decken die spezifischen Anforderungen ihrer jeweiligen Branchen ab. Das Buch mchte die interdisziplinre Diskussion und Kooperation zwischen Wissenschaft und Wirtschaft frdern und richtet sich daher an verschiedene Lesergruppen: Studierende und Absolventen, die Orientierung fr die eigene Laufbahn suchen. Forschende und Lehrende, die einen Einblick in praxisrelevante Einsatzgebiete erhalten mchten. Anwender, Praktiker und Entscheider, die sich ber Chancen und Herausforderungen von KI in der Praxis informieren mchten.

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