Produkte und Fragen zum Begriff AIBM:
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Blockchain based Internet of Things , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 1st ed. 2022, Erscheinungsjahr: 20230303, Produktform: Kartoniert, Beilage: Paperback, Titel der Reihe: Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies#112#, Redaktion: De, Debashis~Rodrigues, Joel J. P. C.~Bhattacharyya, Siddhartha, Auflage: 23001, Auflage/Ausgabe: 1st ed. 2022, Seitenzahl/Blattzahl: 320, Keyword: ComputationalIntelligence; InternetofThings; DistributedComputingMethodologies; IntelligentDecisionMaking; Human-ComputerInteraction, Fachkategorie: Datenbanken~Computernetzwerke und maschinelle Kommunikation~Künstliche Intelligenz, Imprint-Titels: Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, Warengruppe: HC/Technik allgemein, Fachkategorie: Kryptografie, Verschlüsselungstechnologie, Thema: Verstehen, Text Sprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer Nature Singapore, Länge: 235, Breite: 155, Höhe: 18, Gewicht: 487, Produktform: Kartoniert, Genre: Importe, Genre: Importe, Relevanz: 0002, Tendenz: 0,
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Integration and Implementation of the Internet of Things Through Cloud Computing , "This book explores various applications, techniques & use of IoT and cloud computing by exploring the new technical, functional, non-functional future by identifying and discussing future aspects and research perspectives of Internet of Things and the critical technology and solutions"-- , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 212.07 € | Versand*: 0 € -
Computing, Internet of Things and Data Analytics , This book covers selected papers presented at the 2nd International Conference on Computing, IoT and Data Analytics (ICCIDA) in 2022 organized by Universidad de Castilla - La Mancha, Spain, August 11-12, 2023. It highlights some of the latest research advances and cutting-edge analyses of real-world problems related to Computing, IoT and Data Analytics and their applications in various domains. This includes state of the art models and methods used on benchmark datasets. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 117.46 € | Versand*: 0 € -
KI-Kompass für Entscheider , Künstliche Intelligenz in der Industrie: Strategien - Potenziale - Use Cases , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20200810, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Sendler, Ulrich, Seitenzahl/Blattzahl: 288, Keyword: Anwendungen; Artificial Intelligence (AI); Industrial Internet of Things (IIoT); Industrie 4.0; Internet of Things (IoT); Künstliche Intelligenz (KI); Künstliche Neuronale Netze; Leitfaden; Machine Learning; Maschinelles Lernen; Use Cases; Überblick, Fachschema: Informatik~Innovationsmanagement~Management / Innovationsmanagement~Cloud Computing~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Cloud Computing~Computeranwendungen in Industrie und Technologie~Künstliche Intelligenz, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Management: Innovation, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 208, Breite: 128, Höhe: 22, Gewicht: 412, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000046159001 B0000046159002, Beinhaltet EAN: 9783446912847 9783446912854, eBook EAN: 9783446465909, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0000, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, WolkenId: 2347105
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Blockchain and AI Technology in the Industrial Internet of Things , "With blockchain technology and artificial intelligence fueling the concept and growth of the Industrial Internet of Things, this book investigates the intersection of information science, computer science, and electronics engineering as it ushers in a new era for industrial and manufacturing companies"-- , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 197.35 € | Versand*: 0 € -
Application of Big Data, Blockchain, and Internet of Things for Education Informatization , The five-volume set LNICST 580-584 constitutes the proceedings of the Third EAI International Conference on Application of Big Data, Blockchain, and Internet of Things for Education Informatization, BigIoT-EDU 2023, held in Liuzhou, China, during August 29¿31, 2023. The 272 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 718 submissions. With a primary focus on research fields such as Digitization of education, Smart classrooms and Massive Online Open Courses (MOOCs), these papers are organized in the following topical sections across the five volumes: Part I: Application of data mining in smart education; Application of intelligent algorithms in English teaching. Part II: Application of decision tree algorithm in intelligent management system of universities; Research on the application of Big data in smart teaching. Part III: Exploration of the application of computer-aided technology in intelligent translation; Application of neural network algorithms in intelligent teaching; Application of artificial intelligence algorithms in the field of smart education. Part IV: Research on smart teaching in deep learning; Research and application of recommendation algorithms in personalized intelligent education; Application of cloud computing in intelligent teaching resource library; Application research of computer-aided online intelligent teaching. Part V: Application and practice of new media in smart teaching; Application of clustering algorithm in intelligent education resource library; Application of association rule algorithm in intelligent education system. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 72.15 € | Versand*: 0 € -
Application of Big Data, Blockchain, and Internet of Things for Education Informatization , The five-volume set LNICST 580-584 constitutes the proceedings of the Third EAI International Conference on Application of Big Data, Blockchain, and Internet of Things for Education Informatization, BigIoT-EDU 2023, held in Liuzhou, China, during August 29¿31, 2023. The 272 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 718 submissions. With a primary focus on research fields such as Digitization of education, Smart classrooms and Massive Online Open Courses (MOOCs), these papers are organized in the following topical sections across the five volumes: Part I: Application of data mining in smart education; Application of intelligent algorithms in English teaching. Part II: Application of decision tree algorithm in intelligent management system of universities; Research on the application of Big data in smart teaching. Part III: Exploration of the application of computer-aided technology in intelligent translation; Application of neural network algorithms in intelligent teaching; Application of artificial intelligence algorithms in the field of smart education. Part IV: Research on smart teaching in deep learning; Research and application of recommendation algorithms in personalized intelligent education; Application of cloud computing in intelligent teaching resource library; Application research of computer-aided online intelligent teaching. Part V: Application and practice of new media in smart teaching; Application of clustering algorithm in intelligent education resource library; Application of association rule algorithm in intelligent education system. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 76.27 € | Versand*: 0 € -
Application of Big Data, Blockchain, and Internet of Things for Education Informatization , The five-volume set LNICST 580-584 constitutes the proceedings of the Third EAI International Conference on Application of Big Data, Blockchain, and Internet of Things for Education Informatization, BigIoT-EDU 2023, held in Liuzhou, China, during August 29¿31, 2023. The 272 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 718 submissions. With a primary focus on research fields such as Digitization of education, Smart classrooms and Massive Online Open Courses (MOOCs), these papers are organized in the following topical sections across the five volumes: Part I: Application of data mining in smart education; Application of intelligent algorithms in English teaching. Part II: Application of decision tree algorithm in intelligent management system of universities; Research on the application of Big data in smart teaching. Part III: Exploration of the application of computer-aided technology in intelligent translation; Application of neural network algorithms in intelligent teaching; Application of artificial intelligence algorithms in the field of smart education. Part IV: Research on smart teaching in deep learning; Research and application of recommendation algorithms in personalized intelligent education; Application of cloud computing in intelligent teaching resource library; Application research of computer-aided online intelligent teaching. Part V: Application and practice of new media in smart teaching; Application of clustering algorithm in intelligent education resource library; Application of association rule algorithm in intelligent education system. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 84.51 € | Versand*: 0 € -
Application of Big Data, Blockchain, and Internet of Things for Education Informatization , The five-volume set LNICST 580-584 constitutes the proceedings of the Third EAI International Conference on Application of Big Data, Blockchain, and Internet of Things for Education Informatization, BigIoT-EDU 2023, held in Liuzhou, China, during August 29¿31, 2023. The 272 full papers presented in these proceedings were carefully reviewed and selected from 718 submissions. With a primary focus on research fields such as Digitization of education, Smart classrooms and Massive Online Open Courses (MOOCs), these papers are organized in the following topical sections across the five volumes: Part I: Application of data mining in smart education; Application of intelligent algorithms in English teaching. Part II: Application of decision tree algorithm in intelligent management system of universities; Research on the application of Big data in smart teaching. Part III: Exploration of the application of computer-aided technology in intelligent translation; Application of neural network algorithms in intelligent teaching; Application of artificial intelligence algorithms in the field of smart education. Part IV: Research on smart teaching in deep learning; Research and application of recommendation algorithms in personalized intelligent education; Application of cloud computing in intelligent teaching resource library; Application research of computer-aided online intelligent teaching. Part V: Application and practice of new media in smart teaching; Application of clustering algorithm in intelligent education resource library; Application of association rule algorithm in intelligent education system. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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In welchen Bereichen wird die steigende Rechenkapazität von Computern und Servern am meisten genutzt und wie beeinflusst sie die Entwicklung von Technologien in den Bereichen künstliche Intelligenz, Big Data-Analyse, Cloud-Computing und Internet of Things?
Die steigende Rechenkapazität von Computern und Servern wird vor allem in den Bereichen künstliche Intelligenz, Big Data-Analyse, Cloud-Computing und Internet of Things genutzt. In der künstlichen Intelligenz ermöglicht die erhöhte Rechenkapazität komplexere Algorithmen und Modelle, die zu fortschrittlicheren Anwendungen führen. Bei der Big Data-Analyse ermöglicht die gesteigerte Rechenkapazität die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen in Echtzeit, was zu präziseren Erkenntnissen und schnelleren Entscheidungen führt. Im Bereich des Cloud-Computing ermöglicht die gesteigerte Rechenkapazität eine schnellere Bereitstellung von Ressourcen und eine verbesserte Skalierbarkeit, was zu effizienteren und kostengünstiger
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Wie beeinflusst die steigende Nachfrage nach Rechenkapazität in Bereichen wie künstlicher Intelligenz, Datenanalyse und Cloud-Computing die Entwicklung und Nutzung von neuen Technologien in verschiedenen Branchen?
Die steigende Nachfrage nach Rechenkapazität in Bereichen wie künstlicher Intelligenz, Datenanalyse und Cloud-Computing treibt die Entwicklung neuer Technologien voran, um diesen Bedarf zu decken. Unternehmen investieren verstärkt in die Entwicklung leistungsstarker Hardware und Software, um den Anforderungen dieser wachsenden Märkte gerecht zu werden. Dies führt zu Innovationen in der Halbleiter- und Rechenzentrumsbranche sowie zu neuen Lösungen für die effiziente Nutzung von Rechenkapazität. In verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Fertigung ermöglicht die Verfügbarkeit von leistungsstarker Rechenkapazität die Einführung neuer Technologien und die Optimierung von Prozessen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und neue Möglichkeiten zu erschließen.
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In welchen Branchen sind innovative Technologien wie künstliche Intelligenz, Blockchain und 3D-Druck besonders vielversprechend und warum?
Innovative Technologien wie künstliche Intelligenz, Blockchain und 3D-Druck sind besonders vielversprechend in den Bereichen Gesundheitswesen und Medizin, da sie die Diagnose- und Behandlungsmöglichkeiten verbessern können. In der Logistikbranche können diese Technologien dazu beitragen, die Effizienz und Transparenz in der Lieferkette zu steigern. Im Finanzsektor können sie die Sicherheit und Effizienz von Transaktionen und Verträgen erhöhen. Darüber hinaus sind sie auch in der Fertigungsindustrie vielversprechend, da sie die Produktionsprozesse optimieren und maßgeschneiderte Produkte ermöglichen können.
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Wie intelligent ist künstliche Intelligenz?
Künstliche Intelligenz (KI) kann in bestimmten Aufgabenbereichen sehr intelligent sein und menschenähnliche Leistungen erbringen. Zum Beispiel kann sie komplexe Probleme lösen, große Datenmengen analysieren und Muster erkennen. Allerdings ist KI immer noch auf spezifische Anwendungen beschränkt und hat keine allgemeine Intelligenz wie der menschliche Verstand.
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Wie beeinflusst die steigende Nachfrage nach Rechenkapazität in Bereichen wie künstlicher Intelligenz, Datenanalyse und Cloud-Computing die Entwicklung und den Einsatz von neuen Technologien in verschiedenen Branchen?
Die steigende Nachfrage nach Rechenkapazität in Bereichen wie künstlicher Intelligenz, Datenanalyse und Cloud-Computing treibt die Entwicklung neuer Technologien voran, die leistungsstärkere und effizientere Rechenressourcen bieten. Dies führt zu Innovationen in verschiedenen Branchen, da Unternehmen neue Möglichkeiten zur Optimierung von Prozessen und zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen erhalten. Die steigende Nachfrage nach Rechenkapazität hat auch dazu geführt, dass Unternehmen vermehrt in die Infrastruktur für Rechenzentren und Cloud-Services investieren, um mit den Anforderungen der digitalen Transformation Schritt zu halten. Insgesamt hat die steigende Nachfrage nach Rechenkapazität einen starken Einfluss auf die Entwicklung und den Einsatz neuer Technologien in verschiedenen Branchen, da sie die
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Wie kann Python als Programmiersprache in verschiedenen Anwendungsdomänen wie Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Automatisierung eingesetzt werden?
Python kann in der Webentwicklung eingesetzt werden, indem es Frameworks wie Django oder Flask verwendet, um dynamische und interaktive Webanwendungen zu erstellen. In der Datenanalyse kann Python mithilfe von Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib verwendet werden, um große Datenmengen zu analysieren, zu visualisieren und zu modellieren. In der künstlichen Intelligenz kann Python Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und Scikit-learn verwenden, um komplexe Algorithmen für maschinelles Lernen und neuronale Netze zu implementieren. In der Automatisierung kann Python für die Skriptentwicklung und die Automatisierung von Aufgaben wie Dateiverwaltung, Systemadministration und Prozesssteuerung eingesetzt werden.
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Wie kann Python als Programmiersprache in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Automatisierung eingesetzt werden?
Python kann in der Webentwicklung eingesetzt werden, indem es Frameworks wie Django oder Flask verwendet, um leistungsstarke und skalierbare Webanwendungen zu erstellen. In der Datenanalyse kann Python Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib nutzen, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Für künstliche Intelligenz kann Python Bibliotheken wie TensorFlow und Keras verwenden, um komplexe neuronale Netzwerke zu erstellen und zu trainieren. In der Automatisierung kann Python Skripte erstellen, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, wie z.B. das Verschieben von Dateien, das Senden von E-Mails oder das Durchführen von Systemwartungen.
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Wie kann Python als Programmiersprache in verschiedenen Bereichen wie Webentwicklung, Datenanalyse, künstliche Intelligenz und Automatisierung eingesetzt werden?
Python kann in der Webentwicklung eingesetzt werden, indem es Frameworks wie Django oder Flask verwendet, um dynamische und leistungsstarke Webanwendungen zu erstellen. In der Datenanalyse kann Python Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib nutzen, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu analysieren und zu visualisieren. Für künstliche Intelligenz kann Python Bibliotheken wie TensorFlow und Keras verwenden, um komplexe neuronale Netzwerke zu erstellen und zu trainieren. In der Automatisierung kann Python Skripte schreiben, um repetitive Aufgaben zu automatisieren, wie z.B. das Verschieben von Dateien, das Senden von E-Mails oder das Durchführen von Systemwartungen.
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Wie beeinflusst die Konvergenz von Technologien wie künstlicher Intelligenz, Internet der Dinge und Blockchain die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle in verschiedenen Branchen?
Die Konvergenz von Technologien wie künstlicher Intelligenz, Internet der Dinge und Blockchain ermöglicht es Unternehmen, innovative Lösungen zu entwickeln, die bisher nicht möglich waren. Diese Technologien können miteinander interagieren und sich gegenseitig verstärken, um neue Geschäftsmodelle zu schaffen. In der Gesundheitsbranche können beispielsweise vernetzte Geräte und künstliche Intelligenz genutzt werden, um personalisierte Medizin und präventive Gesundheitslösungen anzubieten. In der Logistikbranche können Blockchain und das Internet der Dinge verwendet werden, um die Transparenz und Effizienz in Lieferketten zu verbessern. Insgesamt ermöglicht die Konvergenz dieser Technologien die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, die die Effizienz steigern, Kosten sen
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In welchen Branchen sind innovative Technologien wie künstliche Intelligenz, Blockchain und Internet der Dinge am weitesten verbreitet und wie beeinflussen sie die Geschäftsmodelle und Prozesse in diesen Branchen?
Innovative Technologien wie künstliche Intelligenz, Blockchain und Internet der Dinge sind besonders in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Logistik und Fertigung weit verbreitet. In der Finanzbranche ermöglichen sie automatisierte Handelsprozesse und verbesserte Risikomanagement-Systeme. Im Gesundheitswesen unterstützen sie die Diagnose und Behandlung von Krankheiten. In der Logistik optimieren sie die Lieferketten und ermöglichen eine präzisere Verfolgung von Waren. In der Fertigung verbessern sie die Effizienz und ermöglichen die Echtzeitüberwachung von Produktionsprozessen. Insgesamt verändern diese Technologien die Geschäftsmodelle und Prozesse in diesen Branchen, indem sie Effizienzsteigerungen, Kost
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Wie beeinflusst Hightech-Technologie die Arbeitswelt in Bezug auf Automatisierung, künstliche Intelligenz und digitale Transformation?
Hightech-Technologie hat die Arbeitswelt durch Automatisierung stark verändert, indem repetitive und zeitaufwändige Aufgaben von Maschinen übernommen werden. Dies hat zu einer Effizienzsteigerung und einer Reduzierung von menschlichen Arbeitskräften in bestimmten Bereichen geführt. Darüber hinaus ermöglicht künstliche Intelligenz eine schnellere und präzisere Datenanalyse, was zu fundierteren Entscheidungen in Unternehmen führt. Die digitale Transformation hat die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, revolutioniert, indem sie Prozesse digitalisiert, die Kommunikation verbessert und neue Geschäftsmodelle ermöglicht. Insgesamt hat Hightech-Technologie die Arbeitswelt durch Automatisierung, künstliche Intelligenz und digitale Transformation grundlegend verändert und wird dies auch in Zukunft weiter
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Welche Auswirkungen hat die zunehmende Digitalisierung auf die Arbeitswelt, insbesondere hinsichtlich der hinzukommenden Automatisierung und künstlichen Intelligenz?
Die zunehmende Digitalisierung führt zu einer verstärkten Automatisierung von Arbeitsprozessen, was dazu führen kann, dass bestimmte Tätigkeiten von Maschinen übernommen werden und somit Arbeitsplätze verloren gehen. Gleichzeitig eröffnet die Digitalisierung auch neue Möglichkeiten für die Arbeitswelt, indem sie die Effizienz steigert und neue Berufsfelder im Bereich der künstlichen Intelligenz schafft. Es ist wichtig, dass sich Arbeitnehmer auf die Veränderungen durch die Digitalisierung vorbereiten und ihre Fähigkeiten entsprechend anpassen, um in der sich wandelnden Arbeitswelt wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen müssen zudem sicherstellen, dass die Einführung von Automatisierung und künstlicher Intelligenz ethisch und sozial verantwortungsbewusst erfolgt