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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. **
Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Zukunft der Technologie und der Arbeitswelt?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Dadurch können Technologien wie selbstfahrende Autos oder personalisierte Medizin weiterentwickelt werden. Gleichzeitig könnten einige Arbeitsplätze durch Automatisierung ersetzt werden, während neue Berufe im Bereich der künstlichen Intelligenz entstehen. **
Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt:
- Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren.
- Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens.
- Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning.
Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen.
Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen:
- Deep Q-Learning
- Class Activation Maps und Grad-CAM
- Pandas-Integration und -Einführung
- OpenAI Gym integriert
Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
Preis: 39.99 € |
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Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles
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GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
Preis: 69.90 € | Versand*: 5.99 € -
Digitalisierung in der Lehrer:innenbildung
Digitalisierung in der Lehrer:innenbildung , Der Tagungsband nimmt bildungswissenschaftliche, fachdidaktische und fachliche Perspektiven auf die Digitalisierung in der Lehrer:innenbildung in den Blick, erlaubt erste Bilanzierungen und ermöglicht einen Austausch über Forschungsperspektiven und Lehrkonzepte zu digitalen Kompetenzen. Daneben richtet der Band auch das Augenmerk auf die Gestaltung des durch die Pandemie beschleunigten digitalen Wandels im Unterricht. Beiträge zu Innovationen in Lehr-Lernkonzepten, der Kooperation und der begleitenden Forschung zur Digitalisierung in der Lehrer:innenbildung runden den Band ab. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231011, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Aufenanger, Julian~Bigos, Michael, Seitenzahl/Blattzahl: 425, Keyword: Digitalisierung; Erziehungswissenschaft; Innovation; Kompetenzen; Lehrer:innenbildung; Lehrkonzepte; Pädagogik; Schule; Unterricht; Wandel; digitaler Wandel, Fachschema: Bildungssystem~Bildungswesen~Bildungspolitik~Politik / Bildung~Pädagogik / Schule, Fachkategorie: Bildungsstrategien und -politik~Bildungswesen: Organisation und Verwaltung~Schulen, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Bildungssysteme und -strukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Juventa Verlag GmbH, Verlag: Juventa Verlag GmbH, Verlag: Juventa Verlag, Länge: 227, Breite: 150, Höhe: 25, Gewicht: 674, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783779974437, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Handbuch Digitalisierung der Verwaltung
Handbuch Digitalisierung der Verwaltung , Die Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung birgt großes Potenzial für einen sinnvollen und lösungsorientierten Wandel. Damit verbunden sind ebenso große Herausforderungen bei der konstruktiven Umsetzung funktionsfähiger Ansätze. Die Beiträger*innen des Handbuchs übersetzen Fachdebatten aus der Wissenschaft und analysieren Beispiele aus der Verwaltungspraxis, um die besten Wege für eine positive Transformation aufzuzeigen. Neben praxisrelevanten Überblicksartikeln, Fallstudien und empirischen Untersuchungen zeigen sie sowohl für den öffentlichen als auch den privaten Sektor praktische Aspekte und theoretische Konzepte auf, die inspirieren und die nötigen Veränderungen einzuleiten helfen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230515, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Krause, Tobias A.~Schachtner, Christian~Thapa, Basanta E. P., Seitenzahl/Blattzahl: 420, Keyword: Agilität; Angewandte Ethik; Bürgerservice; Bürokratie; Cloud Technologie; Coronaeffekt; Coronitalization; Datensicherheit; Deutsche Städtetag; Digital Literacy; Digitale Daten; Digitale Personalausweis; Digitales Verwaltungsmanagement; KI-Projekte; Kommunalverwaltung; Künstliche Intelligenz; Lehrbuch; Onlineformulare; Prozessmanagement; Public Management; Robot Process Automation; Sozialamt; Transformation; Verawltungsmanagement; Verwaltungsangestellte; Verwaltungsfachwirt; Verwaltungsinfrastruktur; Verwaltungspraxis; Verwaltungsrecht; Verwaltungswissenschaft studieren; Wirtschaftsrecht; Öffentliche Verwaltung; Öffentlicher Dienst, Fachschema: Digital / Digitalisierung (Politik, Wirtschaft, Gesellschaft)~Electronic Government - E-Government~Internet / Electronic Government~Öffentliche Verwaltung~Verwaltung / Öffentliche Verwaltung, Fachkategorie: Öffentliche Verwaltung, Bildungszweck: für die Hochschule~Lehrbuch, Skript, Warengruppe: TB/Politikwissenschaft, Fachkategorie: Politische Strukturen und Prozesse, Thema: Verstehen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Co-Verlag: Transcript Verlag, Co-Verlag: Transcript Verlag, Länge: 238, Breite: 172, Höhe: 38, Gewicht: 814, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783838559292, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0016, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Handbuch Digitalisierung in der Kita
Handbuch Digitalisierung in der Kita , In allen Bildungsbereichen ist die Digitalisierung unweigerlich zu einem zentralen Thema geworden. Auch in der frühkindlichen Bildung muss sich dessen angenommen werden. Damit Kinder von klein auf entwicklungsgemäß und kontextadäquat einen kritischen und sicheren Umgang mit den digitalen Möglichkeiten erlernen, braucht es zunächst kompetente Erwachsene, die sie hierbei begleiten und die notwendigen Voraussetzungen schaffen. Das Handbuch Digitalisierung in der Kita behandelt vom theoretischen Hintergrund digitaler Kontexte bis hin zur praktischen Anwendung die zahlreichen Facetten dieses spannenden Themas. Ein umfangreiches Glossar unterstützt im Alltag mit einfach und prägnant erklärten Begriffen rund um das Thema Digitalisierung. Außerdem gibt es nicht nur Einblicke in digital-medienpädagogische Arbeit, sondern auch Hintergründe zu Social Media, KI und der grundsätzlichen Betreuung von Endgeräten. Herausgeberin: Lara Schindler , B.A., staatlich anerkannte Sozialpädagogin, ist wissenschaftliche Mitarbeiterin im Institut für Bildung, Erziehung und Betreuung in der Kindheit | Rheinland-Pfalz (IBEB) der Hochschule Koblenz und hat unter anderem zum Thema digitale Kompetenzen von pädagogischen Fachkräften in Kitas geforscht. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 59.00 € | Versand*: 0 €
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von Technologie und Wirtschaft?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster zu erkennen, was zu innovativen Technologien führt. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen effizienter arbeiten und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Langfristig wird maschinelles Lernen die Wirtschaft transformieren und zu einem Wettbewerbsvorteil für Unternehmen werden. **
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Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen. **
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In welchen Bereichen des täglichen Lebens und der Technologie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Landwirtschaft können sie genutzt werden, um Ernteerträge zu optimieren und den Einsatz von Ressourcen zu minimieren. Im Bereich der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge beitragen und die Verkehrssicherheit verbessern. Darüber hinaus können sie in der Fertigungsindustrie eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu steigern. **
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In welchen Bereichen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Fertigungsindustrie können sie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu verbessern. Im Bereich der Finanzen können sie bei der Betrugsprävention und der Risikobewertung helfen. Darüber hinaus können sie in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Ernteerträge zu maximieren und Ressourcen effizienter zu nutzen. **
Wanderwitz, Maximilian: Digitalisierung und Recht
Digitalisierung und Recht , Das Werk skizziert Entwicklungslinien eines digitalen Wandels, der Folge einer Verschränkung von Digitalisierung und Recht ist. Durch Retrospektiven, Beschreibungen gegenwärtiger Zustände und gelegentlichen Prognosen wird illustriert, wie sich diese Entwicklungslinien von der Vergangenheit bis in die Zukunft erstrecken. Besonders untersucht werden hierbei die Reaktionen des Rechts auf den digitalen Wandel, die Transformation des Rechts und rechtlicher Arbeit durch die Digitalisierung, die Rolle des Menschen als digital beeinflusstes und erfasstes Wesen sowie umfassende Transformationsprozesse, denen Verwaltung und Rechtsstaat unterworfen sind. Einen speziellen Schwerpunkt bilden daneben Aspekte zur Künstlichen Intelligenz: ihre Funktionsweise, ihre Risiken, ihre Regulierung sowie die Möglichkeit ihres Schutzes. In einen größeren Rahmen eingepasst wird dies alles durch die Erörterung rechtstheoretischer Problemstellungen, rechtsstaatlicher und verfassungsrechtlicher Fragen sowie gesellschaftspolitischer Aspekte. Zahlreiche praktische Beispiele, Grafiken und Übersichten runden das Werk ab. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Die Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung
Die Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung , Die Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung steht für einen grundlegenden Wandel von Verwaltung und Verwaltungskultur. Als Motor für diesen Wandel wirken zum Teil unionsrechtliche Vorgaben. Da Verwaltungsorganisation und Verwaltungsverfahren aber in erster Linie Sache der Mitgliedstaaten sind und die Verwaltungsdigitalisierung in den einzelnen Mitgliedstaaten unterschiedlich weit vorangeschritten ist, vergleicht der vorliegende Sammelband die föderal gegliederte Bundesrepublik Deutschland und die zentralistisch organisierte Republik Polen aus einer rechts- und verwaltungswissenschaftlichen Perspektive. Die Beiträge beleuchten historische, rechtliche und verwaltungswissenschaftliche Grundlagen der Verwaltungsdigitalisierung näher, stellen die Regulierung dihrer technischen Aspekte dar und nehmen einzelne Verwaltungssektoren in den Blick. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1. Auflage, Erscheinungsjahr: 20231130, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Kohtamäki, Natalia~Peuker, Enrico, Auflage: 23001, Auflage/Ausgabe: 1. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 310, Keyword: Cybersicherheit; E-Government; E-Health; Künstliche Intelligenz, Fachschema: Rechtsvergleich~International (Recht)~Internationales Recht~Öffentliches Recht~Privatrecht~Zivilgesetz~Zivilrecht~Verwaltungsrecht - Verwaltungssachen, Fachkategorie: Rechtsvergleichung~Internationales Öffentliches Recht und Völkerrecht~Internationales Privatrecht und Kollisionsrecht, Region: Deutschland, Warengruppe: HC/Internationales und ausländ. Recht, Fachkategorie: Verwaltungsrecht und Verwaltungspraxis, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XI, Seitenanzahl: 310, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Mohr Siebeck GmbH & Co. K, Verlag: Mohr Siebeck GmbH & Co. K, Verlag: Mohr Siebeck GmbH & Co. KG, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 232, Breite: 155, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783161625282, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0010, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 89.00 € |
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von Technologie und Industrie? Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen und wie werden sie sich in Zukunft weiterentwickeln?
Maschinelles Lernen wird die zukünftige Entwicklung von Technologie und Industrie maßgeblich beeinflussen, indem es Prozesse automatisiert, Effizienz steigert und neue Möglichkeiten für Innovationen schafft. Die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen sind unter anderem in der Medizin, im Finanzwesen und in der Automobilindustrie zu finden. In Zukunft werden diese Anwendungsgebiete weiterhin wachsen und sich in Bereiche wie Bildung, Landwirtschaft und Energieerzeugung ausweiten. **
Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen in der heutigen Technologie- und Wirtschaftswelt?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen sind in der heutigen Technologie- und Wirtschaftswelt unter anderem Predictive Analytics, Personalisierung von Diensten und Produkten sowie Automatisierung von Prozessen. Maschinelles Lernen wird auch für Betrugserkennung, medizinische Diagnosen und Optimierung von Lieferketten eingesetzt. Insgesamt bietet diese Technologie vielfältige Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und zur Entwicklung innovativer Lösungen. **
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Maschinelles Lernen (Frochte, Jörg)
Maschinelles Lernen , Maschinelles Lernen ist ein interdisziplinäres Fach, das die Bereiche Informatik, Mathematik und das jeweilige Anwendungsgebiet zusammenführt. In diesem Buch werden alle drei Teilgebiete gleichermaßen berücksichtigt: - Algorithmen des maschinellen Lernens verwenden und verstehen, wie und warum sie funktionieren. - Kickstart zur Verwendung von Python 3 und seinem Ökosystem im Umfeld des maschinellen Lernens. - Verschiedene Methoden des überwachten, unüberwachten und bestärkenden Lernens, u.a. Random Forest, DBSCAN und Q-Learning. Die Algorithmen werden zum besseren Verständnis und praktischen Einsatz anschaulich mittels NumPy und SciPy umgesetzt. Für die Support Vector Machines und das Deep Learning wird auf scikit-learn bzw. Keras zurückgegriffen. Die dritte Auflage wurde für die Keras/Tensorflow-Version 2 sowie Python 3.7 überarbeitet, mehrere Kapitel insbesondere zum bestärkten Lernen wurde aktualisiert und folgende Themen wurden unter anderem neu aufgenommen: - Deep Q-Learning - Class Activation Maps und Grad-CAM - Pandas-Integration und -Einführung - OpenAI Gym integriert Das Buch ist ideal für Studierende der Informatik, Mechatronik, Elektrotechnik und der angewandten Statistik/Data Science sowie für Ingenieure und Informatiker in der Praxis. Vorausgesetzt werden Kenntnisse in objektorientierter Programmierung und Basiswissen der Hochschulmathematik. Die nötige Mathematik wird eingebettet im Buch präsentiert und die Theorie direkt in Python-Code umgesetzt. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Bildungszweck: für die Hochschule, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 1788644
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 € -
Fischer, Jörn: Maschinelles Lernen für Dummies
Maschinelles Lernen für Dummies , Maschinelles Lernen ist eines der wichtigsten Teilgebiete der künstlichen Intelligenz und das Verstehen und Entwickeln von passenden Algorithmen bleibt die große Herausforderung. Dieses Buch bietet einen außergewöhnlich umfassenden Überblick über die neuesten Algorithmen und die bereits bewährten Verfahren. Jörn Fischer beschreibt nicht nur deren Funktionsweise, sondern gibt für alle Bereiche verständliche Beispiele, die detailliert beschrieben und leicht nachvollziehbar sind. Außerdem werden hilfreiche Methoden zur Fehlersuche und -beseitigung an die Hand gegeben. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
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Digitalisierung in der Lehrer:innenbildung
Digitalisierung in der Lehrer:innenbildung , Der Tagungsband nimmt bildungswissenschaftliche, fachdidaktische und fachliche Perspektiven auf die Digitalisierung in der Lehrer:innenbildung in den Blick, erlaubt erste Bilanzierungen und ermöglicht einen Austausch über Forschungsperspektiven und Lehrkonzepte zu digitalen Kompetenzen. Daneben richtet der Band auch das Augenmerk auf die Gestaltung des durch die Pandemie beschleunigten digitalen Wandels im Unterricht. Beiträge zu Innovationen in Lehr-Lernkonzepten, der Kooperation und der begleitenden Forschung zur Digitalisierung in der Lehrer:innenbildung runden den Band ab. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20231011, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Aufenanger, Julian~Bigos, Michael, Seitenzahl/Blattzahl: 425, Keyword: Digitalisierung; Erziehungswissenschaft; Innovation; Kompetenzen; Lehrer:innenbildung; Lehrkonzepte; Pädagogik; Schule; Unterricht; Wandel; digitaler Wandel, Fachschema: Bildungssystem~Bildungswesen~Bildungspolitik~Politik / Bildung~Pädagogik / Schule, Fachkategorie: Bildungsstrategien und -politik~Bildungswesen: Organisation und Verwaltung~Schulen, Warengruppe: HC/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Bildungssysteme und -strukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Juventa Verlag GmbH, Verlag: Juventa Verlag GmbH, Verlag: Juventa Verlag, Länge: 227, Breite: 150, Höhe: 25, Gewicht: 674, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783779974437, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computer Algorithmen entwickeln, die aus Daten lernen und Muster erkennen können. Dabei werden Modelle erstellt, die es Computern ermöglichen, eigenständig Probleme zu lösen, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, Spracherkennung, medizinischen Diagnosen oder auch im Bereich des autonomen Fahrens. Es ermöglicht es Computern, aus Erfahrungen zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern. **
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die Zukunft der Technologie und der Arbeitswelt?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu verarbeiten und Muster zu erkennen. Dadurch können Technologien wie selbstfahrende Autos oder personalisierte Medizin weiterentwickelt werden. Gleichzeitig könnten einige Arbeitsplätze durch Automatisierung ersetzt werden, während neue Berufe im Bereich der künstlichen Intelligenz entstehen. **
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von Technologie und Wirtschaft?
Maschinelles Lernen ermöglicht es, große Datenmengen effizient zu analysieren und Muster zu erkennen, was zu innovativen Technologien führt. Durch die Automatisierung von Prozessen können Unternehmen effizienter arbeiten und neue Geschäftsmodelle entwickeln. Langfristig wird maschinelles Lernen die Wirtschaft transformieren und zu einem Wettbewerbsvorteil für Unternehmen werden. **
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Ist maschinelles Lernen nur ein Hype?
Nein, maschinelles Lernen ist kein Hype. Es handelt sich um eine Technologie, die es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen. Es hat bereits viele Anwendungen in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Automobilindustrie gefunden und wird voraussichtlich weiterhin an Bedeutung gewinnen. **
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles
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Handbuch Digitalisierung der Verwaltung
Handbuch Digitalisierung der Verwaltung , Die Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung birgt großes Potenzial für einen sinnvollen und lösungsorientierten Wandel. Damit verbunden sind ebenso große Herausforderungen bei der konstruktiven Umsetzung funktionsfähiger Ansätze. Die Beiträger*innen des Handbuchs übersetzen Fachdebatten aus der Wissenschaft und analysieren Beispiele aus der Verwaltungspraxis, um die besten Wege für eine positive Transformation aufzuzeigen. Neben praxisrelevanten Überblicksartikeln, Fallstudien und empirischen Untersuchungen zeigen sie sowohl für den öffentlichen als auch den privaten Sektor praktische Aspekte und theoretische Konzepte auf, die inspirieren und die nötigen Veränderungen einzuleiten helfen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20230515, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Krause, Tobias A.~Schachtner, Christian~Thapa, Basanta E. P., Seitenzahl/Blattzahl: 420, Keyword: Agilität; Angewandte Ethik; Bürgerservice; Bürokratie; Cloud Technologie; Coronaeffekt; Coronitalization; Datensicherheit; Deutsche Städtetag; Digital Literacy; Digitale Daten; Digitale Personalausweis; Digitales Verwaltungsmanagement; KI-Projekte; Kommunalverwaltung; Künstliche Intelligenz; Lehrbuch; Onlineformulare; Prozessmanagement; Public Management; Robot Process Automation; Sozialamt; Transformation; Verawltungsmanagement; Verwaltungsangestellte; Verwaltungsfachwirt; Verwaltungsinfrastruktur; Verwaltungspraxis; Verwaltungsrecht; Verwaltungswissenschaft studieren; Wirtschaftsrecht; Öffentliche Verwaltung; Öffentlicher Dienst, Fachschema: Digital / Digitalisierung (Politik, Wirtschaft, Gesellschaft)~Electronic Government - E-Government~Internet / Electronic Government~Öffentliche Verwaltung~Verwaltung / Öffentliche Verwaltung, Fachkategorie: Öffentliche Verwaltung, Bildungszweck: für die Hochschule~Lehrbuch, Skript, Warengruppe: TB/Politikwissenschaft, Fachkategorie: Politische Strukturen und Prozesse, Thema: Verstehen, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Co-Verlag: Transcript Verlag, Co-Verlag: Transcript Verlag, Länge: 238, Breite: 172, Höhe: 38, Gewicht: 814, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783838559292, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0016, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
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Handbuch Digitalisierung in der Kita
Handbuch Digitalisierung in der Kita , In allen Bildungsbereichen ist die Digitalisierung unweigerlich zu einem zentralen Thema geworden. Auch in der frühkindlichen Bildung muss sich dessen angenommen werden. Damit Kinder von klein auf entwicklungsgemäß und kontextadäquat einen kritischen und sicheren Umgang mit den digitalen Möglichkeiten erlernen, braucht es zunächst kompetente Erwachsene, die sie hierbei begleiten und die notwendigen Voraussetzungen schaffen. Das Handbuch Digitalisierung in der Kita behandelt vom theoretischen Hintergrund digitaler Kontexte bis hin zur praktischen Anwendung die zahlreichen Facetten dieses spannenden Themas. Ein umfangreiches Glossar unterstützt im Alltag mit einfach und prägnant erklärten Begriffen rund um das Thema Digitalisierung. Außerdem gibt es nicht nur Einblicke in digital-medienpädagogische Arbeit, sondern auch Hintergründe zu Social Media, KI und der grundsätzlichen Betreuung von Endgeräten. Herausgeberin: Lara Schindler , B.A., staatlich anerkannte Sozialpädagogin, ist wissenschaftliche Mitarbeiterin im Institut für Bildung, Erziehung und Betreuung in der Kindheit | Rheinland-Pfalz (IBEB) der Hochschule Koblenz und hat unter anderem zum Thema digitale Kompetenzen von pädagogischen Fachkräften in Kitas geforscht. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Wanderwitz, Maximilian: Digitalisierung und Recht
Digitalisierung und Recht , Das Werk skizziert Entwicklungslinien eines digitalen Wandels, der Folge einer Verschränkung von Digitalisierung und Recht ist. Durch Retrospektiven, Beschreibungen gegenwärtiger Zustände und gelegentlichen Prognosen wird illustriert, wie sich diese Entwicklungslinien von der Vergangenheit bis in die Zukunft erstrecken. Besonders untersucht werden hierbei die Reaktionen des Rechts auf den digitalen Wandel, die Transformation des Rechts und rechtlicher Arbeit durch die Digitalisierung, die Rolle des Menschen als digital beeinflusstes und erfasstes Wesen sowie umfassende Transformationsprozesse, denen Verwaltung und Rechtsstaat unterworfen sind. Einen speziellen Schwerpunkt bilden daneben Aspekte zur Künstlichen Intelligenz: ihre Funktionsweise, ihre Risiken, ihre Regulierung sowie die Möglichkeit ihres Schutzes. In einen größeren Rahmen eingepasst wird dies alles durch die Erörterung rechtstheoretischer Problemstellungen, rechtsstaatlicher und verfassungsrechtlicher Fragen sowie gesellschaftspolitischer Aspekte. Zahlreiche praktische Beispiele, Grafiken und Übersichten runden das Werk ab. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Die Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung
Die Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung , Die Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung steht für einen grundlegenden Wandel von Verwaltung und Verwaltungskultur. Als Motor für diesen Wandel wirken zum Teil unionsrechtliche Vorgaben. Da Verwaltungsorganisation und Verwaltungsverfahren aber in erster Linie Sache der Mitgliedstaaten sind und die Verwaltungsdigitalisierung in den einzelnen Mitgliedstaaten unterschiedlich weit vorangeschritten ist, vergleicht der vorliegende Sammelband die föderal gegliederte Bundesrepublik Deutschland und die zentralistisch organisierte Republik Polen aus einer rechts- und verwaltungswissenschaftlichen Perspektive. Die Beiträge beleuchten historische, rechtliche und verwaltungswissenschaftliche Grundlagen der Verwaltungsdigitalisierung näher, stellen die Regulierung dihrer technischen Aspekte dar und nehmen einzelne Verwaltungssektoren in den Blick. , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1. Auflage, Erscheinungsjahr: 20231130, Produktform: Kartoniert, Redaktion: Kohtamäki, Natalia~Peuker, Enrico, Auflage: 23001, Auflage/Ausgabe: 1. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 310, Keyword: Cybersicherheit; E-Government; E-Health; Künstliche Intelligenz, Fachschema: Rechtsvergleich~International (Recht)~Internationales Recht~Öffentliches Recht~Privatrecht~Zivilgesetz~Zivilrecht~Verwaltungsrecht - Verwaltungssachen, Fachkategorie: Rechtsvergleichung~Internationales Öffentliches Recht und Völkerrecht~Internationales Privatrecht und Kollisionsrecht, Region: Deutschland, Warengruppe: HC/Internationales und ausländ. Recht, Fachkategorie: Verwaltungsrecht und Verwaltungspraxis, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XI, Seitenanzahl: 310, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Mohr Siebeck GmbH & Co. K, Verlag: Mohr Siebeck GmbH & Co. K, Verlag: Mohr Siebeck GmbH & Co. KG, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 232, Breite: 155, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783161625282, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0010, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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In welchen Bereichen des täglichen Lebens und der Technologie können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Landwirtschaft können sie genutzt werden, um Ernteerträge zu optimieren und den Einsatz von Ressourcen zu minimieren. Im Bereich der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge beitragen und die Verkehrssicherheit verbessern. Darüber hinaus können sie in der Fertigungsindustrie eingesetzt werden, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu steigern. **
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In welchen Bereichen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingesetzt werden, um Effizienz und Innovation zu fördern?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Medizin eingesetzt werden, um Diagnosen zu verbessern und personalisierte Behandlungspläne zu erstellen. In der Fertigungsindustrie können sie dazu beitragen, Produktionsprozesse zu optimieren und die Qualität zu verbessern. Im Bereich der Finanzen können sie bei der Betrugsprävention und der Risikobewertung helfen. Darüber hinaus können sie in der Landwirtschaft eingesetzt werden, um Ernteerträge zu maximieren und Ressourcen effizienter zu nutzen. **
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Wie beeinflusst maschinelles Lernen die zukünftige Entwicklung von Technologie und Industrie? Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen und wie werden sie sich in Zukunft weiterentwickeln?
Maschinelles Lernen wird die zukünftige Entwicklung von Technologie und Industrie maßgeblich beeinflussen, indem es Prozesse automatisiert, Effizienz steigert und neue Möglichkeiten für Innovationen schafft. Die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen sind unter anderem in der Medizin, im Finanzwesen und in der Automobilindustrie zu finden. In Zukunft werden diese Anwendungsgebiete weiterhin wachsen und sich in Bereiche wie Bildung, Landwirtschaft und Energieerzeugung ausweiten. **
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Was sind die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen in der heutigen Technologie- und Wirtschaftswelt?
Die wichtigsten Anwendungsgebiete für maschinelles Lernen sind in der heutigen Technologie- und Wirtschaftswelt unter anderem Predictive Analytics, Personalisierung von Diensten und Produkten sowie Automatisierung von Prozessen. Maschinelles Lernen wird auch für Betrugserkennung, medizinische Diagnosen und Optimierung von Lieferketten eingesetzt. Insgesamt bietet diese Technologie vielfältige Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung und zur Entwicklung innovativer Lösungen. **
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