Produkte und Fragen zum Begriff Uvschutz:
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Digitalisierung, Künstliche Intelligenz und Robotik , Eine Einführung für Schule und Unterricht , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 20201026, Produktform: Kartoniert, Beilage: BC, Autoren: De Florio-Hansen, Inez, Seitenzahl/Blattzahl: 212, Keyword: Algorithmen; Digitalisierung der Schule; Gamification; Informationstechnologie; Internet; Internet of Things; KI; Kommunikationstechnologie; Lehrbuch; Lernplattform; Lernsoftware; Medienbildung; Medienbildung für Lehrer; Mediendidaktik; Medienkompetenz; Medienpädagogik; Schule; Schulpädagogik; Smarte Maschinen; Social Media; Soziale Medien; Web 4.0; digital unterrichten; digitale Medien im Unterricht; digitale Revolution; digitale Schulbücher; digitaler Unterricht, Fachschema: E-Learning~Lernen / E-Learning~Roboter - Robotik - Industrieroboter~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Bildungspolitik~Politik / Bildung, Fachkategorie: Lehrmittel, Lerntechnologien, E-Learning~Künstliche Intelligenz~Bildungsstrategien und -politik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: TB/Didaktik/Methodik/Schulpädagogik/Fachdidaktik, Fachkategorie: Robotik, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Verlag: UTB GmbH, Co-Verlag: Waxmann Verlag GmbH, Co-Verlag: Waxmann Verlag GmbH, Länge: 216, Breite: 151, Höhe: 14, Gewicht: 326, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, eBook EAN: 9783838554297, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch, WolkenId: 2336749
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Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen , Eine Wissensgrundlage für Ihr weiteres Studium der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens , Fachbücher, Lernen & Nachschlagen > Bücher & Zeitschriften
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Künstliche Intelligenz und Robotik , Rechtshandbuch , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 1. Auflage, Erscheinungsjahr: 20201004, Produktform: Leinen, Redaktion: Ebers, Martin~Heinze, Christian~Krügel, Tina~Steinrötter, Björn, Auflage: 20001, Auflage/Ausgabe: 1. Auflage, Keyword: automatisierter; Robots; Smart Contracts; Blockchain; Verbrechensbekämpfung; Medizin; Transport; Industrie; Wearables; Personal; Smart Devices; Algorithmic Decision Making (ADM); Legal Tech; M2M-Kommunikation; Plattformen; Cyber-Sicherheit; KI, Fachschema: Grundrecht~Unantastbarkeit~Informationsrecht~Handelsrecht~Unternehmensrecht~Wettbewerbsrecht - Wettbewerbssache, Fachkategorie: Gesellschafts-, Handels- und Wettbewerbsrecht, allgemein, Warengruppe: HC/Handels- und Wirtschaftsrecht, Arbeitsrecht, Fachkategorie: Informationsfreiheitsrecht, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: LI, Seitenanzahl: 1034, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: C.H. Beck, Verlag: C.H. Beck, Verlag: C.H.Beck, Länge: 246, Breite: 170, Höhe: 46, Gewicht: 1425, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Computerprogramme können menschliche Gesichter zuverlässiger erkennen als Menschen. Sie schlagen uns im Brettspiel Go, das strategisches Denken und Intuition erfordert, und sie bluffen besser als die besten Pokerspieler der Welt. Maschinen treffen komplexe Entscheidungen - oft besser und schneller als wir. Thomas Ramge erklärt sachkundig und verständlich, wie Maschinen dabei sind, das Lernen zu lernen und diskutiert die Frage: Was wird aus uns Menschen, wenn smarte Maschinen immer intelligenter werden?
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Digitalisierung und Künstliche Intelligenz in der Produktion , Dieses Lehrbuch beschreibt Grundlagen und Anwendungen von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz in mechanischen Systemen außerhalb der reinen IT und Datenverarbeitung. Das Buch beschäftigt sich zunächst mit dem digitalen Wandel in Industrie und Gesellschaft und vermittelt Grundlagenwissen zu Digitalisierung, Industrie 4.0 und Künstlicher Intelligenz. Dieses Wissen bildet die Basis für einen Überblick und ermöglicht ein tieferes Verständnis der Thematik. Fokus im zweiten Teil ist die industrielle Produktion und damit zusammenhängende Themen wie Medizintechnik, Robotertechnik und Qualitätsmanagement. In der Neuauflage wurden zusätzliche Kapitel über technische und organisatorische Herausforderungen sowie über Prozessmodelle für den Einsatz der KI in der Produktion hinzugefügt. Zusätzlich endet jedes Kapitel mit Transferfragen. Das Buch wendet sich sowohl an Studierende der Ingenieurwissenschaften als auch an Lehrende und Lernende in der gewerblichen Ausbildung sowiean alle, die einen Einstieg in die Digitalisierung und KI mit Fokus auf die industrielle Produktion wünschen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 39.99 € | Versand*: 0 € -
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
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Prozessoptimierung 4.0 , Den digitalen Wandel als Chance nutzen , Fachbücher, Lernen & Nachschlagen > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 2. Auflage 2020, Erscheinungsjahr: 20200824, Produktform: Leinen, Beilage: Buch, Titel der Reihe: Haufe Fachbuch##, Autoren: Hierzer, Rupert, Auflage: 20002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage 2020, Seitenzahl/Blattzahl: 293, Keyword: digitaler Wandel; Change; Prozessmanagement; Geschäftsprozesse; Praxistool; Nachhaltigkeit; ebook; EPUB; epdf; e-book; e-pub; e-pdf, Fachschema: Archiv~Digital - Digitaltechnik~Business / Management~Management~Absatz / Marketing~Marketing~Vermarktung~Automation / Prozessautomatisierung~Prozessautomatisierung~Management / Prozessmanagement~Prozessmanagement~Vertrieb~Wirtschaft / Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsmathematik~Wirtschaftsrechnen, Fachkategorie: Management und Managementtechniken~Wirtschaftsmathematik und -informatik, IT-Management, Warengruppe: HC/Wirtschaft/Werbung, Marketing, Fachkategorie: Vertrieb und Marketing, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Haufe Lexware GmbH, Verlag: Haufe Lexware GmbH, Verlag: Haufe-Lexware GmbH & Co. KG, Länge: 238, Breite: 177, Höhe: 22, Gewicht: 688, Produktform: Gebunden, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Vorgänger EAN: 9783648095195, eBook EAN: 9783648138038 9783648138021, 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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Wie beeinflusst die Objekterkennungstechnologie die Bereiche der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Robotik?
Die Objekterkennungstechnologie spielt eine entscheidende Rolle in der künstlichen Intelligenz, da sie es den Systemen ermöglicht, ihre Umgebung zu verstehen und entsprechend zu reagieren. Im Bereich des maschinellen Lernens ermöglicht die Objekterkennungstechnologie die Entwicklung von Algorithmen, die in der Lage sind, Muster und Merkmale in Daten zu erkennen und zu interpretieren. In der Robotik ermöglicht die Objekterkennungstechnologie Robotern, ihre Umgebung zu erfassen und sich in dynamischen Umgebungen zu bewegen, was zu einer verbesserten Leistung und Anpassungsfähigkeit führt. Insgesamt trägt die Objekterkennungstechnologie dazu bei, die Fähigkeiten von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Robotik zu verbessern
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Wie beeinflusst die Objekterkennungstechnologie die Bereiche der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Robotik?
Die Objekterkennungstechnologie ermöglicht es künstlichen Intelligenzen, maschinelles Lernen und Robotern, ihre Umgebung besser zu verstehen und zu interagieren. Durch die Fähigkeit, Objekte zu erkennen, können künstliche Intelligenzen und Roboter komplexe Aufgaben effizienter und präziser ausführen. Die Technologie trägt auch dazu bei, die Entwicklung von autonomen Systemen voranzutreiben, indem sie ihnen hilft, sich in verschiedenen Umgebungen zurechtzufinden und Hindernisse zu erkennen. Insgesamt trägt die Objekterkennungstechnologie dazu bei, die Leistungsfähigkeit und Anwendungsmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Robotik zu erweitern.
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Wie können verschiedene Technologien zur Wegfindung, wie GPS, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, in der Robotik, der Automobilindustrie und der Logistik eingesetzt werden?
GPS-Technologie kann in der Robotik eingesetzt werden, um autonome Roboter bei der Navigation in Innen- und Außenbereichen zu unterstützen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können in der Automobilindustrie verwendet werden, um selbstfahrende Fahrzeuge zu entwickeln, die Verkehrsbedingungen analysieren und sich anpassen können. In der Logistik können diese Technologien zur Optimierung von Lieferketten eingesetzt werden, indem sie die effizientesten Routen für den Transport von Waren berechnen und Lagerbestände verwalten. Durch die Kombination dieser Technologien können Unternehmen in diesen Branchen ihre Effizienz steigern und Kosten senken.
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In welchen verschiedenen Einsatzbereichen können innovative Technologien wie künstliche Intelligenz, Robotik und Automatisierung eingesetzt werden, um Effizienzsteigerungen und Verbesserungen in verschiedenen Branchen zu erzielen?
In der Fertigungsindustrie können innovative Technologien wie Robotik und Automatisierung eingesetzt werden, um die Produktionsprozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern. In der Gesundheitsbranche können künstliche Intelligenz und Robotik dazu beitragen, präzisere Diagnosen zu stellen und die Patientenversorgung zu verbessern. Im Finanzwesen können automatisierte Prozesse und künstliche Intelligenz eingesetzt werden, um Risiken zu minimieren und die Effizienz von Transaktionen zu erhöhen. In der Logistikbranche können innovative Technologien dazu beitragen, die Lieferkette zu optimieren und die Lagerverwaltung zu verbessern.
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In welchen verschiedenen Einsatzbereichen können innovative Technologien wie künstliche Intelligenz, Robotik und Automatisierung eingesetzt werden, um Effizienzsteigerungen und Verbesserungen in der Arbeitswelt zu erzielen?
In der Fertigungsindustrie können innovative Technologien wie Robotik und Automatisierung eingesetzt werden, um die Effizienz bei der Produktion zu steigern und die Arbeitsbelastung für die Mitarbeiter zu verringern. Im Gesundheitswesen können künstliche Intelligenz und Robotik eingesetzt werden, um präzisere Diagnosen zu stellen und chirurgische Eingriffe zu optimieren. Im Bereich des Kundenservice können Chatbots und künstliche Intelligenz eingesetzt werden, um die Effizienz bei der Beantwortung von Kundenanfragen zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern. In der Logistikbranche können innovative Technologien eingesetzt werden, um Lagerverwaltungssysteme zu optimieren und Lieferprozesse zu automatisieren, was zu einer effizienteren Waren
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In welchen Bereichen und Branchen finden typischerweise verschiedene Einsatzgebiete von Technologien wie künstliche Intelligenz, Robotik und Automatisierung Anwendung?
Künstliche Intelligenz wird typischerweise in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Marketing und Kundenservice eingesetzt, um Datenanalyse, personalisierte Empfehlungen und Prozessautomatisierung zu ermöglichen. In der Robotik finden sich Anwendungen in der Fertigungsindustrie, Logistik und Medizin, wo Roboter für die Automatisierung von Produktionsprozessen, Lagerhaltung und chirurgischen Eingriffen eingesetzt werden. Automatisierungstechnologien werden in verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie, dem Einzelhandel, der Landwirtschaft und der Energieerzeugung eingesetzt, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und die Effizienz zu steigern. Insgesamt finden diese Technologien in nahezu allen Branchen Anwendung, um Prozesse zu optim
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Wie beeinflussen Roboter die Arbeitswelt in Bezug auf Automatisierung und den Einsatz von künstlicher Intelligenz?
Roboter beeinflussen die Arbeitswelt durch Automatisierung, indem sie repetitive und gefährliche Aufgaben übernehmen, was die Effizienz steigert und die Arbeitsbedingungen verbessert. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ermöglicht es Robotern, komplexe Entscheidungen zu treffen und sich an veränderte Arbeitsanforderungen anzupassen. Dies kann dazu führen, dass bestimmte Arbeitsplätze überflüssig werden, aber auch neue Möglichkeiten für qualifizierte Arbeitskräfte schaffen, die Roboter programmieren, warten und überwachen. Insgesamt verändert die zunehmende Verbreitung von Robotern die Arbeitswelt und erfordert eine Anpassung der Arbeitskräfte an die neuen Anforderungen.
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Welche Programmiersprache nutzt man für Robotik und künstliche Intelligenz?
Für Robotik und künstliche Intelligenz werden verschiedene Programmiersprachen verwendet, je nach Anwendungsgebiet und Präferenz. Beliebte Sprachen sind Python, C++ und Java. Python wird oft für schnelle Prototypen und Skripting verwendet, während C++ und Java für performantere Anwendungen und Frameworks eingesetzt werden.
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Wo finde ich Zitate über künstliche Intelligenz und Roboter?
Sie können Zitate über künstliche Intelligenz und Roboter in Büchern, wissenschaftlichen Artikeln, Online-Foren und auf Websites von Experten auf diesem Gebiet finden. Einige bekannte Persönlichkeiten, die über dieses Thema gesprochen haben, sind Elon Musk, Stephen Hawking und Ray Kurzweil.
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Wie kann die Hinderniserkennung in der Robotik und autonomem Fahren durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verbessert werden?
Die Hinderniserkennung in der Robotik und autonomem Fahren kann durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verbessert werden, indem Algorithmen trainiert werden, um Muster und Merkmale von Hindernissen zu erkennen. Durch die Verwendung von Sensordaten wie Kameras, Lidar und Radar können künstliche Intelligenzsysteme lernen, Hindernisse in Echtzeit zu identifizieren und entsprechend zu reagieren. Zudem ermöglicht maschinelles Lernen die kontinuierliche Verbesserung der Hinderniserkennung, da die Systeme aus Erfahrungen lernen und sich an neue Situationen anpassen können. Durch die Kombination von verschiedenen künstlichen Intelligenztechniken wie neuronale Netzwerke und Deep Learning können komplexe Hindernisse präziser erkannt und vermieden
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Wie kann die Hinderniserkennung in der Robotik und autonomem Fahren durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verbessert werden?
Die Hinderniserkennung in der Robotik und autonomem Fahren kann durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verbessert werden, indem Algorithmen trainiert werden, um Muster und Merkmale von Hindernissen zu erkennen. Durch die Verwendung von Sensordaten wie Kameras, Lidar und Radar können künstliche Intelligenzsysteme lernen, Hindernisse in Echtzeit zu identifizieren und entsprechend zu reagieren. Die kontinuierliche Verbesserung der Algorithmen durch maschinelles Lernen ermöglicht es, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Hinderniserkennung zu erhöhen und somit die Sicherheit und Effizienz von Robotern und autonomen Fahrzeugen zu verbessern. Darüber hinaus können künstliche Intelligenz und maschinelles L
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Wie baut man einen eigenen Roboter mit künstlicher Intelligenz?
Um einen eigenen Roboter mit künstlicher Intelligenz zu bauen, benötigt man grundlegende Kenntnisse in Elektronik, Programmierung und Robotik. Zunächst muss man die Hardwarekomponenten wie Motoren, Sensoren und Mikrocontroller auswählen und zusammenbauen. Anschließend muss man die Software entwickeln, um den Roboter zu steuern und ihm künstliche Intelligenz zu verleihen, zum Beispiel durch maschinelles Lernen oder neuronale Netzwerke. Es ist ein komplexer Prozess, der viel Zeit, Geduld und Experimentieren erfordert.