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Einführung in die künstliche Intelligenz und das maschinelle Lernen hilft Ihnen zunächst, die künstliche Intelligenz (KI) zu verstehen, insbesondere was KI braucht, um zu funktionieren, und warum sie in der Vergangenheit versagt hat. Sie erfahren auch, worauf einige der heutigen Probleme mit KI beruhen und wie diese Probleme in einigen Fällen fast unmöglich zu lösen sind. Neben den Problemen entdecken Sie natürlich auch die Lösungen für einige Probleme und überlegen, wohin die Wissenschaftler die KI auf der Suche nach Antworten bringen werden. Damit eine Technologie überleben kann, muss sie…mehr

Produktbeschreibung
Einführung in die künstliche Intelligenz und das maschinelle Lernen hilft Ihnen zunächst, die künstliche Intelligenz (KI) zu verstehen, insbesondere was KI braucht, um zu funktionieren, und warum sie in der Vergangenheit versagt hat. Sie erfahren auch, worauf einige der heutigen Probleme mit KI beruhen und wie diese Probleme in einigen Fällen fast unmöglich zu lösen sind. Neben den Problemen entdecken Sie natürlich auch die Lösungen für einige Probleme und überlegen, wohin die Wissenschaftler die KI auf der Suche nach Antworten bringen werden. Damit eine Technologie überleben kann, muss sie über eine Reihe von soliden Anwendungen verfügen, die tatsächlich funktionieren. Außerdem muss sie sich für Investoren, die vorausschauend in die Technologie investiert haben, auszahlen. In der Vergangenheit blieb der KI der entscheidende Erfolg versagt, weil ihr einige dieser Eigenschaften fehlten. KI litt auch darunter, dass sie ihrer Zeit voraus war: Echte KI musste auf die aktuelle Hardware warten, um wirklich erfolgreich zu sein. Heute wird KI in verschiedenen Computeranwendungen und zur Automatisierung von Prozessen eingesetzt.
Autorenporträt
Sra. A. Kalaivani, Profesora Asistente, Departamento de Tecnología Informática, NallamuthuGounderMahalingam College, Pollachi. Está realizando un doctorado en el campo de la minería de datos en el PSGR Krishnammal College for Women, Coimbatore. Su área de interés es el análisis de datos y modelos predictivos para revelar patrones y tendencias en datos de fuentes de datos existentes.