Titlebook: Quick Guide KI-Kompetenz für Analytics; Was Sie über KI wiss Ramona Greiner,Matthias B?ck,Jonas Rashedi Book 2024 Der/die Herausgeber bzw.

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Grundlagen und historische Einordnung,e Funktionsweisen und Begrifflichkeiten: Was ist der Unterschied zwischen ?Machine Learning“ und ?Deep Learning“? Was ist Data Science? Wie werden LLMs (Large Language Models) trainiert und warum halluzinieren sie? Und was ist eigentlich mit KI-Kompetenz (AI Literacy) gemeint?

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Einsatzbereiche von KI im Bereich Analytics,n arbeiten. Dabei geht es nicht nur um die Datenanalysen selbst, sondern auch darum, wie wir Erkenntnisse und Mehrwert aus ihnen generieren und wie wir unsere Prozesse und die gesamte Organisation anpassen müssen. Entlang der Datenwertsch?pfungskette zeigen wir die Ver?nderungen auf und stellen konk

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,Governance in Zeiten von KI in Analytics – fünf konkrete Schritte,t und mit Regeln versehen werden? Wir geben Ihnen fünf konkrete Schritte an die Hand, mit denen Sie Ihre KI-Strategie im Einklang mit Regularien, ethischen Prinzipien und IT-Sicherheitsanforderungen entwickeln k?nnen.

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,AI & Data Analytics trifft Recht: Clash of cultures oder living in harmony? – Gastbeitrag von Peter auch zu wissen, welche rechtlichen Vorgaben man einhalten muss. Wie wirkt sich der AI Act auf die Analytics-Abteilungen aus? Was hat die DSGVO mit dem Einsatz von KI zu tun? In diesem Kapitel erfahren Sie, wie Sie den überblick behalten und welche Schritte Sie direkt angehen k?nnen.

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,KI-Kompetenz im Unternehmen erh?hen – vom (Self-)Assessment bis zur Umsetzung, inzwischen erreichte Geschwindigkeit der Entwicklung. Mit Arbeitsmodellen, Organisationsformen, Wissensmanagement und Kompetenzen von gestern werden Unternehmen die Herausforderungen unserer Zeit nicht meistern. Organisation und Mitarbeitende müssen gemeinsam und mit agilen und modernen Methoden L?

Neolithic

2662-9240 n Einsatz von KI-Anwendungen und den Ausbau von KI-Kompetenz.Dieses Buch bietet Ihnen einen praktischen Einstieg in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) und Data Science. Es hinterfragt aktuelle Hypes und ist ein praxiserprobter Guide mit konkreten Schritten für den sinnvollen Einsatz von einfa

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