Eine Einführung in die Künstliche Intelligenz - Nanjappan, Kumar;Radha, Palaniswamy
43,90 €
inkl. MwSt.
Versandkostenfrei*
Versandfertig in 1-2 Wochen
payback
0 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

Die Anwendung generativer KI in der Hochschulbildung, insbesondere ihr Einsatz in der Forschung und beim wissenschaftlichen Schreiben, ist in aller Munde. Die Studie untersucht die Chancen und Herausforderungen, die mit dem Einsatz von KI in diesen Kontexten verbunden sind, und befasst sich mit den ethischen Überlegungen, die sich daraus ergeben. Dabei werden verschiedene Quellen herangezogen, darunter wissenschaftliche Arbeiten und Interviews mit Akademikern, um Einblicke in die Perspektiven und Erfahrungen von Fachleuten auf diesem Gebiet zu geben. Darüber hinaus ist es wichtig, mit den…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
Die Anwendung generativer KI in der Hochschulbildung, insbesondere ihr Einsatz in der Forschung und beim wissenschaftlichen Schreiben, ist in aller Munde. Die Studie untersucht die Chancen und Herausforderungen, die mit dem Einsatz von KI in diesen Kontexten verbunden sind, und befasst sich mit den ethischen Überlegungen, die sich daraus ergeben. Dabei werden verschiedene Quellen herangezogen, darunter wissenschaftliche Arbeiten und Interviews mit Akademikern, um Einblicke in die Perspektiven und Erfahrungen von Fachleuten auf diesem Gebiet zu geben. Darüber hinaus ist es wichtig, mit den jüngsten Aktualisierungen der Lizenzierungs- und Redaktionsrichtlinien für wissenschaftliche Veröffentlichungen Schritt zu halten, und es wird eine Taxonomie vorgeschlagen, um den Beitrag der KI in wissenschaftlichen Arbeiten angemessen zu würdigen.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Autorenporträt
Apaixonado por computadores e programação informática, prossegui os meus estudos no domínio das ciências informáticas, com ênfase nos algoritmos de aprendizagem automática para a análise de grandes volumes de dados e a previsão de perturbações utilizando a análise de grandes volumes de dados, o mapeamento do valor dos itens de dados em falta utilizando o método da vizinhança mais próxima baseado em clusters são algumas das áreas de interesse.