Online-Gesichtserkennung mithilfe künstlicher Intelligenz (KI)

13.01.2021

Online-Gesichtserkennung

Die Identifikation eines Gesichts auf Bildern und Videos ist eine typische Aufgabe für Systeme mit Künstlicher Intelligenz. Algorithmen für Online Face Recognition bzw. Online-Gesichtserkennung trainieren anhand von Millionen Bildern aus dem Internet und erzielen immer zuverlässigere Ergebnisse. Das betrifft nicht nur die Zuordnung von Bilddaten zu einer bestimmten Person, sondern auch das Erkennen von Stimmungen und anderen relevanten Informationen für eine Vielzahl von Anwendungen.

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Big Data nutzen: Wichtige Daten für Entwickler von KI-Systemen

26.11.2020

KI + Big Data

Big Data gibt es seit einiger Zeit – schon lange bevor es den meisten Menschen bewusst war. Heute ist Big Data ein Kernelement moderner Technologien. Wo liegen die Schnittpunkte von Künstlicher Intelligenz und Big Data? Was sind die wesentlichen Elemente dieser Verbindungen? Und wie wird sich KI mit großen Datenmengen weiterentwickeln?

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Künstliche Intelligenz – Zusammenarbeit von Mensch und Maschine

18.11.2020

Künstliche Intelligenz

Kein technologischer Wandel geht ohne Ängste von statten. Viele Menschen verbinden mit Künstlicher Intelligenz die Herrschaft der Maschinen über die Menschheit. Zumindest als Jobkiller eignet sich KI allemal für jede Diskussionsrunde. Doch die Zusammenarbeit von Menschen mit intelligenten Maschinen bietet vor allem Chancen.

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Nutzen und Risiken der Künstlichen Intelligenz

05.11.2020

Nutzen Risiken Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (abgekürzt KI) gewinnt weltweit rasant an Bedeutung. Während die Künstliche Intelligenz in Film und Fernsehen oft in Verbindung mit Weltuntergangszenarien dargestellt wird, ist sie in der heutigen realen Welt meist harmlos und hilfreich.

Als begrenzte oder schwache KI bekannt, kann sie nur relativ einfache Aufgaben erfüllen. Dinge wie die Beantwortung Ihrer Suchanfragen bei Google oder die Gesichtserkennung auf den Fotos in Facebook sind Bereiche, in denen sich die schwache KI profiliert. Ein großartiges Beispiel für eine schwache KI, mit der wir alle vertraut sind, sind die digitalen Assistenten, die wir in unserem täglichen Leben verwenden.

Weltweit nutzen Millionen Menschen heute digitale Assistenten wie Alexa, Siri und Google auf Smartphones und Smart Speaker, um per Sprachbefehl Aktionen auszulösen oder Informationen abzufragen. Ziel ist es jedoch, letztendlich eine starke KI zu schaffen, die in der Lage ist, korrekt, flexibel und vorausschauend autonom zu handeln.

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Erstellung, Kennzeichnung und Verifizierung von KI-Trainings-Datensätzen und deren Bedeutung für Künstliche Intelligenz (KI)

13.10.2020

Erstellung von KI-Trainings-Datensätzen

Im Bereich Forschung & Entwicklung arbeiten Informatiker heute mit Hochdruck an der Nachbildung menschlicher Intelligenz.
Neuronale Netzwerke sind Systeme mit autonomem bzw. intelligentem Verhalten. Sie sind in der Lage, eigenständig Aufgaben zu erledigen und Probleme zu lösen (sog. Künstliche Intelligenz / KI). Zuvor müssen die neuronalen Algorithmen erst einmal anhand von Beispieldaten trainiert werden. Systeme der künstlichen Intelligenz / KI lernen aus diesen Beispielen und können sie nach Beendigung der Lernphase verallgemeinern und das Gelernte auch auf neue Aufgaben anwenden.
Je genauer und umfangreicher die Mengen an KI-Trainingsdaten sind, desto optimaler sind die ersten Ergebnisse der Systeme künstlicher Intelligenz / KI.

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