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Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,0, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Veranstaltung: E-Business Strategies, Sprache: Deutsch, Abstract: Von Jahr zu Jahr wächst die von Menschen, Maschinen und Dingen produzierte Datenmenge. Die Daten entstehen dabei, im industriellen, aber auch gesellschaftlichen Kontext. Um die Flut an Daten effektiv zu verarbeiten, wird immer mehr künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt. Während KI-Services bislang vorwiegend in der Cloud bzw. von Rechenzentren ausgeführt werden, verschiebt sich die Anwendung von KI…mehr

Produktbeschreibung
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich BWL - Sonstiges, Note: 1,0, Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Veranstaltung: E-Business Strategies, Sprache: Deutsch, Abstract: Von Jahr zu Jahr wächst die von Menschen, Maschinen und Dingen produzierte Datenmenge. Die Daten entstehen dabei, im industriellen, aber auch gesellschaftlichen Kontext. Um die Flut an Daten effektiv zu verarbeiten, wird immer mehr künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt. Während KI-Services bislang vorwiegend in der Cloud bzw. von Rechenzentren ausgeführt werden, verschiebt sich die Anwendung von KI zunehmend in die Richtung des Netzwerkrands – dem Einsatzgebiet der Edge Intelligence (EI). EI ist in dem Bereich Informationstechnologie in den letzten Jahren in den Fokus der Forschung gerückt. In dieser Arbeit wird der aktuelle Forschungsstand von Anwendungsfällen für EI Lösungen in einer strukturierten Literaturanalyse nach Vom Brocke und Kollegen (2009) untersucht und im Anschluss in einer Taxonomie nach Nickerson und Team (2017) klassifiziert.