Machine Learning, Deep Learning und Artificial Intelligence erfreuen sich einer immer größeren Beliebtheit. Ein Blick auf Anwendungsszenarien und die Voraussetzungen zeigt, wie sich Methoden und Verfahren nutzbringend einsetzen lassen
Künstliche Intelligenz (KI oder AI für Artificial Intelligence) bildet den Rahmen um die Machine-Learning- und Deep-Learning-Modelle. Neben diesen Modellen enthalten AI-Anwendungen auch eine Regelbasis, die die Ergebnisse der Machine-Learni ... ganzen Artikel auf www.cio.de lesen
Wer heute seinen KI-Chatbot nach einer Empfehlung für die beste Espressomaschine fragt, muss sich nicht mehr durch konkurrierende blaue Links klicken. Er erhält eine einzige, synthetisierte, rhetorisch geschliffene Empfehlung.
Wie KI-Sprachmodelle nachdenken lernten, der Wettbewerb wieder spannend wurde, Aktionäre vor dem Platzen der KI-Blase erzitterten – und wie es 2026 weitergeht.
Tausende Arbeitnehmer:innen weltweit helfen dabei, KI-Modelle zu trainieren. Doch genau diese Menschen raten von der Nutzung von KI-Chatbots ab und kritisieren die Unternehmen dahinter scharf.
Viele KI-Initiativen scheitern oder stecken im PoC fest. Es ist an CIOs, KI von der experimentellen Spielwiese ins Zentrum der operativen Prozesse führen.
Künstliche Intelligenz erreicht im Autohaus eine neue Reifephase: Laut einer Analyse von Lufthansa Industry Solutions verlagert sich der Fokus von Pilotprojekten hin zu messbarer Prozessverbesserung.
Ein vertrauliches Dokument von OpenAI soll zeigen, dass die meisten Links in ChatGPT so gut wie keine Klicks bringen. Dabei gibt es je nach Position der Links Unterschiede.
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Version: 0.7.6.0 vom 03.05.2025