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The Economist (2016): ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE REAL WORLD

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In dem Paper The Economist (2016): ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE REAL WORLD: The business case takes shape (PDF) wird zunächst einmal herausgestellt, dass Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz) nichts ist, das irgendwann zum Einsatz kommt. Artificial Intelligence (AI) wird schon in vielen Bereichen erfolgreich genutzt. Doch zunächst ist es sinnvoll zu deg´finieren, was unter AI, Deep Learning und Machine Learning zu verstehen ist (Seite 3):

The term artificial intelligence (AI) refers to a set of computer science techniques that enable systems to perform tasks normally requiring human intelligence, such as visual perception, speech recognition, decisionmaking and language translation. Machine learning and deep learning are branches of AI which, based on algorithms and powerful data analysis, enable computers to learn and adapt independently. For ease of reference we will use “artificial intelligence”, or AI, throughout this report to refer to machine learning, deep learning and other related techniques and technologies.

Zu folgende Ergebnissen ist die Analyse gekommen:

  • The pace of adoption is quickening.
  • North America and the health sector lead the way.
  • Competition—or the anticipation of it—is spurring companies on.
  • Better user experience is the key prize for many.
  • Better decisions should also result.
  • Efficiency and flexibility gains beckon for retailers and manufacturers.
  • Cost, data quality and cultural resistance hold companies back.
  • Building the AI business case is anything but straightforward.

Siehe dazu auch meine Veröffentlichungen:

Freund, R. (2016): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open Innovation Model. Bellemare, J., Carrier, S., Piller, F. T. (Eds.): Managing Complexity. Proceedings of the 8th World Conference on Mass Customization, Personalization, and Co-Creation (MCPC 2015), Montreal, Canada, October 20th-22th, 2015, pp. 249-262 | Springer

Freund, R. (2016): Wie verändert Cognitive Computing die HR-Landschaft?. In: HR Performance 2/2016, S. 16-19 | Download

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Machine Learning as a Service: Warum eigentlich nicht?

mlaasAn Software as a Service (SaaS), Cloud as a Service usw. haben wir uns schon gewöhnt. Jetzt werden wir uns mit Machine Learning as a Service (MLaaS) befassen müssen. Die beiden Beiträge Machine Learning as a Service – Part 1 und Machine Learning as a Service – Part 2 zeigen anhand von drei Angeboten auf, welche Serviceleistungen schon möglich sind. Dabei ist der aus meiner Sicht führende Anbieter – Watson von IBM – gar nicht dabei. IBM hat im letzten Jahr seine API für Machine Learning für Nutzer geöffnet und schon nach kurzer Zeit haben über 70.000 Entwickler diese Chance für neue Produkte und Dienstleistungen genutzt. Es zeigt sich deutlich, dass Cognitive Computing mit dem hinterlegten Deep Learning (Machine Learning) ein Treiber für Innovationen sein kann. Auf diese Zusammenhänge bin ich auch in der Special Keynote auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Montréal eingegangen. Darüber hinaus gebe ich diese Hinweise auch gerne in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) weiter. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

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TensorFlow: Google´s Open Source Software Library for Maschine Learning

tensorflowTensorFlow ist Google´s Open Source Software Library for Maschine Learning.  Seit 09.11.2015 stehen die Möglichkeiten des Deep Learning allen zur Verfügung, die daraus Anwendungen oder auch innovative Geschäftsmodelle entwickeln wollen. Damit steht TensorFlow in direkter Konkurrenz zu IMB´s Warson Projekt, dass seine API auch freigegeben hat. Mal sehen, wo das schnellste und innovativste Ökosystem für entsprechende Anwendungen entsteht. Ich vermute eher bei Google – bin mir aber nicht sicher. Da ich mich in meiner Special Keynote auf der Weltkonferenz MCPC 2015 in Monteeal mit Cognitive Computing befasst habe, bin ich an dieser Entwicklung stark interessiert. Siehe dazu auch Freund, R. (2015): Cognitive Computing and Managing Complexity in Open innovation Model, MCPC 2015 proceedings. Natürlich gehen wir auf diese ntwicklungen auch in dem von uns entwickelten Blended Learning Lehrgang Innovationsmanager (IHK) ein. Informationen finden Sie dazu auf unserer Lernplattform.