FAQ

Sind Roboter kuenstliche Intelligenz?

Sind Roboter künstliche Intelligenz?

Zwischen intelligenten Robotern und reiner künstlicher Intelligenz gibt es einen gewaltigen Unterschied. Während Roboter die Hardware darstellen, versteht sich künstliche Intelligenz als die Software, bzw als ‚Gehirn‘.

Was ist mit künstlicher Intelligenz möglich?

Auch in der Finanzbranche hat künstliche Intelligenz Einzug gehalten. Mit Maschine Learning können zum Beispiel Finanzdaten effektiv ausgewertet werden, um Anomalitäten aufzudecken, Wirtschaftskriminalität zu bekämpfen und Prozesse für Finanzproduktspezifizierungen zu automatisieren.

Was macht eine KI aus?

Die KI, einfach erklärt, ist der Versuch, menschliches Lernen und Denken auf den Computer zu übertragen und ihm damit Intelligenz zu verleihen. Statt für jeden Zweck programmiert zu werden, kann eine KI eigenständig Antworten finden und selbstständig Probleme lösen.

Was braucht man für KI?

Darüber hinaus gibt es mehrere Technologien, die KI ermöglichen und unterstützen: GPUs (Grafikprozessoren) sind ein Schlüsselelement für KI, denn sie stellen die hohe Rechenleistung bereit, die für die iterative Verarbeitung benötigt wird. Das Training neuronaler Netze erfordert Big Data und hohe Rechenleistung.

Ist Machine Learning KI?

Die kurze Antwort: In der Praxis: Die Begriffe Machine Learning und KI sind im Grunde austauschbar. Normalerweise werden beide Begriffe verwendet, um supervised learning zu bezeichnen. Theoretisch ist Machine Learning aber ein Teilbereich von KI: Eine Weise KI zu implementieren.

Wie funktioniert Machine Learning?

Machine Learning, oder auch maschinelles Lernen, beschreibt den Erwerb von Wissen durch ein künstliches System. Dazu analysiert ein System Beispiele und versucht mit Hilfe selbstlernender Algorithmen, in den Daten bestimmte Muster und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen.

Welche lernalgorithmen gibt es?

Weitere Beispiele für überwachte Lernalgorithmen zur Lösung von Regressionsproblemen

  • Glättungs-Splines.
  • Polynomiale Regression.
  • Regressions-Splines.
  • Künstliches neuronales Netz.
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