Tag: Deep Learning


Wie mobile neuronale Netze das nächste Level der User Experience einläuten

  • Schon bald wird die Mehrzahl der mobilen Endgeräte eigene AI-Chips verbaut haben. Damit werden völlig neue Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz für den Nutzer erschlossen.
  • Deep Learning & neuronale Netze sind ein echter Trendbegriff, der nun auch auf die Smartphone- und Mobility-Welt umschlägt - doch nicht überall liegt auch eine Truhe voll Gold am Ende des Weges.
  • Neuronale Netze können für die richtigen Anwendungsgebiete im Mobility- und Smartphone-Umfeld eine Reihe von Verbesserungen für Unternehmen und ihre Kunden bringen - wie können die Unternehmen den ersten Schritt machen?
  • Bis zur echten Replikation des menschlichen Gehirns und einer annähernden General AI werden vermutlich noch viele Jahre vergehen, doch selbst einige Zwischenstufen können hilfreich für die zukünftige Digital User Experience sein.

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Neue Studie: Machine Learning im Unternehmenseinsatz

„AI-First“ – so lautet mittlerweile das Mantra vieler Technologie-CEOs von Google bis Microsoft. Doch was ist dran am Hype rund um das Thema Künstliche Intelligenz?

Fakt ist, dass die Kombination aus günstiger Rechenleistung, großen Datenmengen und optimierten Algorithmen die Innovationsleistung von Machine Learning-Verfahren derzeit exponentiell steigen lässt. Was vor 3 Jahren noch unrealistisch erschien, ist heute Realität. Von der Spracherkennung, über die medizinische Diagnostik bis hin zum autonomen Fahren existieren schon heute vielfältige Einsatzbereiche für Verfahren der Künstlichen Intelligenz. Im Kontext der digitalen Transformation erweitert sich dieses Einsatzspektrum noch weiter und reicht vom Unternehmensrechenzentrum, über die Steuerung von Fertigungsanlagen (Industrie 4.0) bis hin zur Überwachung von vernetzten Geräten (IoT). Nach aktuellen Prognosen von Crisp Research werden im Jahr 2017 weltweit schon rund 4,3 Mrd. Euro in Machine Learning-Technologien, Services und -Projekte investiert. Continue reading “Neue Studie: Machine Learning im Unternehmenseinsatz” »



Die Top-10 Technologietrends für 2017

  • Machine Learning & die „Cognitive Company“
  • Autonomous IT & Künstliche Intelligenz im Rechenzentrum
  • Software-Defined Products & IoT
  • Industry Clouds & Data Hubs
  • Renaissance of Hardware – Von GPU bis Quantenrechnerei
  • Bots & Digitale Assistenten
  • Digitale Infrastrukturen - Von Smart Cities bis zum digitalen Gesundheitswesen
  • Mixed Reality - Virtual & Holographic Computing
  • Blockchain
  • Distributed Security

Machine Learning und die „Cognitive Company“

Für eine Vielzahl an Use Cases der digitalisierten Welt sind neue Processing- und Analysetechnologien gefragt. So spielt die Mustererkennung von Bildern, Personen oder Gegenständen z.B. in der Gesundheitsvorsorge, der öffentlichen Sicherheit und auch dem Automobilsektor, Stichwort autonomes Fahren, eine immer größere Rolle. Auch die maschinelle Verarbeitung von Sprache in digitalen Assistenten wird in mobilen Einsatzszenarien immer wichtiger. Continue reading “Die Top-10 Technologietrends für 2017” »



Die Machine Learning Akquisitionen der Big Five – Smarte Produkte werden Standard

Nicht erst seit heute ist Machine Learning ein heißes Thema. Die Anwendungsmöglichkeiten sind vielfältig und reichen von der Bilderkennung über Predictive Analytics bis hin zu Computer Vision. Im Zeitraum von 2015 bis Mitte 2016 gab es über 120 Akquisitionen im Bereich Machine Learning. Crisp Research hat mal genauer hingeschaut und beleuchtet in diesem Analyst View vergangene und aktuelle Trends. Continue reading “Die Machine Learning Akquisitionen der Big Five – Smarte Produkte werden Standard” »



Machine Learning im Krankenhaus

Im letzten Beitrag wurden die Chancen und das Potential von Machine Learning Verfahren in der Forschung aufgezeigt. Die Forschung ist sicherlich ein interessantes Gebiet für Cloud Computing und Machine Learning und nicht minder groß ist die Versuchung bei den Anbietern in den Besitz der Daten zu kommen, um die eigenen Dienste zu erweitern und die Daten dann selbst entsprechend anzubieten. Ein anderes Einsatzgebiet stellen im medizinischen Umfeld Krankenhäuser dar. Die Frage ob und wo Machine Learning im Krankenhaus eingesetzt werden kann oder sollte, beleuchtet dieser Beitrag.

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Big Data in Bio-Science – Was Crispr für die IT-Welt bedeutet

Crispr steht in diesem Fall nicht für Crisp Research, sondern für „Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats“, was wiederum der Fachbegriff für sich wiederholende DNA-Abschnitte ist. Die durch die beiden Forscherinnen Emmanuelle Charpentier und Jennifer Doudna in 2012 vorgestellte Crispr-CAS-Methode ist innerhalb kürzester Zeit eine der weltweit wichtigsten Innovationen zur Veränderung von Erbgut geworden. Das Verfahren liefert eine simple, effiziente und kostengünstige Möglichkeit zur Durchführung von gezielten Genveränderungen. Continue reading “Big Data in Bio-Science – Was Crispr für die IT-Welt bedeutet” »



Künstliche Intelligenz und echte Profite – Machine Learning auf dem Weg in den Mainstream

Lange waren Machine Learning-Verfahren nur etwas für echte Geeks und verrückte Statistik-Wissenschaftler. Doch seit zwei Jahren hat sich das Blatt gewendet und Künstliche Intelligenz ist das Top-Thema der digitalen Elite und der Venture Capitalists im Silicon Valley. Was ist der Grund für das Comeback? Und welchen Einfluss wird das Thema Machine Learning für die IT- und Digitalisierungsstrategien der Unternehmen in den kommenden 2-5 Jahren haben?

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Machine Learning in der medizinischen Forschung

Daten sind allgegenwärtig. In vielen Bereichen unseres Alltags bestimmt die Technik längst unseren Biorhythmus. Im Zuge der Selbstvermessung tragen Fitnessarmbänder und mobile Apps dazu bei immer mehr Daten von uns selbst zu erheben. Eine schier unaufhörliche Flut von historischen, aktuellen und in Echtzeit erhobenen Daten strömt auf die Medizin zu. Um all diese Daten sinnvoll zu nutzen und die Evolution erfolgreich in Richtung personalisierter Medizin durchzuführen werden wir auf die Hilfe der Maschinen angewiesen sein.

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