Künstliche Intelligenz
Beiträge zum Thema Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz
Grundlagen und Herausforderungen
Beitrag von Univ.-Prof. em. Dr. Klaus Mainzer
Dieser Beitrag führt in eine der faszinierendsten Forschungsentwicklungen der Gegenwart ein, die unsere Zukunft revolutionieren wird. Unter Künstlicher Intelligenz (KI) werden gegenwärtig vor allem die Algorithmen des Machine Learning verstanden - doch wie umfassend erobert KI unseren Alltag? Erfahren Sie mehr über den Einsatz von KI, neuronale Netze, selbstlernende Fahrzeuge und den Stellenwert der KI im Zeitalter von IoT und Industrie 4.0.
Der Mensch lebt trotzdem linear
Was macht die Künstliche Intelligenz mit uns?
Interview mit dem Soziologen Prof. Dr. Armin Nassehi
Künstliche Intelligenz wird unsere Arbeitswelt, unsere Gesellschaft, unser ganzes Leben grundlegend verändern. Und was dann? Die TiB sprach mit Prof. Dr. Armin Nassehi über die unbekannte KI: Im Gespräch ging es um mögliche Gefahren und die zukünftige Entwicklung von KI sowie die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz auf die Berufswelt
Robotik und Künstliche Intelligenz im Recht
Beitrag von Prof. Dr. Susanne Beck, Universität Hannover
Robotik und KI stellen das Recht vor neue Herausforderungen. Deshalb ist zu klären, wer verantwortlich ist, wenn durch die Entscheidungen der Maschine ein Schaden entsteht. Auch ist zu diskutieren, welche Entscheidungen mit Blick auf ihre Risiken und Folgen überhaupt auf Maschinen übertragen werden dürfen. Mehr dazu.
Methoden der KI
Regelung industrieller Produktionsprozesse
Beitrag von Prof. Dr. Klaus Diepold, Lehrstuhl für Datenverarbeitung, Technische Universität München
Es gibt industrielle Produktionsprozesse, die extrem schwierig zu automatisieren sind. Ein Beispiel dafür ist das Laserschweißen oder das Laserschneiden. Mit Methoden des maschinellen Lernens wurde ein Verfahren zur wirksamen Regelung und damit weitgehenden Automatisierung des Laserschweißens entwickelt. Erfahren Sie mehr zu den Hauptprinzipien des Verfahrens und die Funktionsweise.
Hand in Hand mit Robotern
Lernende Systeme in der Arbeitswelt
Beitrag von Prof. Dr.-Ing. Dieter Spath, Co-Vorsitzender der Plattform Lernende Systeme, acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, www.plattform-lernende-systeme.de
Lernende Systeme entlasten die Menschen bei anstrengenden oder gefährlichen Tätigkeiten und ermöglichen eigenverantwortliches Arbeiten. Sie unterstützen unsere alternde Gesellschaft, die notwendige Produktivität zu erreichen. Doch ersetzen kann Künstliche Intelligenz die Menschen in der Arbeitswelt nicht. Mehr über die Grenzen und Gestaltung von KI.
Machine Learning in der medizinischen Diagnostik
Einblicke in eine „Black Box“ am Beispiel der fetalen Überwachung
Beitrag von Prof. Dr. rer. nat. Martin Daumer, Lehrstuhl für Datenverarbeitung, TUM Trium, SLCMSR, Peter Hausamann, M.Eng, Doktorand, TU München, Dipl.-Inf. Christian Harböck, Trium Analysis Online, Ülkü Karaduman, Burakhan Koyuncu, Emre Mericboyu, Christian Widderich, Studenten der Vorlesung „Clinical Applications of Computational Medicine“
Seit den 1990er Jahren werden verstärkt sogenannte Expertensysteme entwickelt, die den Arzt bei der Diagnosefindung unterstützen. Es handelt sich dabei um regelbasierte Systeme, die auf Grundlage des ihnen zur Verfügung gestellten medizinischen Expertenwissens Befunde erstellen. Höhere Treffsicherheiten versprechen Machine Learning Methoden, die auf neuronalen Netzen basieren. Im folgenden Beitrag wird eine dieser Methoden vorgestellt, die zur Verbesserung des CTG Monitoring beitragen soll.