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Künstliche Intelligenz - Technologie | Anwendung | Gesellschaft
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158 B Anwendung Ifenthaler, Dirk; Mah, Dana-Kristin; Yau, Jane Yin-Kim (2017): Studienerfolg mittels Learning Analytics. e-teaching.org. Online verfügbar unter https://www.e-teaching.org/etresources/ pdf/erfahrungsbericht_2017_ifenthaler-et-al_studienerfolg-mittels-learning-analytics.pdf, zuletzt geprüft am 05.06.18. Ifenthaler, Dirk; Schuhmacher, Clara (2016): Learning analytics im Hochschulkontext. In: WIST 45 (4), S. 176–181. DOI: 10.15358/0340-1650-2016-4-176. Ifenthaler, Dirk; Widanapathirana, Chathuranga; Springer. (2014): Development and Validation of a Learning Analytics Framework. Two Case Studies Using Support Vector Machines. In: Technology, knowledge and Learning 19 (1-2), S. 221–240. DOI: 10.1007/ s10758-014-9226-4. Ionica, Lavina (2016): Learning Analytics in der Hochschullehre. Hg. v. Hochschulforum Digitalisierung. Online verfügbar unter https://hochschulforumdigitalisierung.de/de/blog/ learning-analytics-hochschullehre, zuletzt geprüft am 30.05.2018. Johnson, L.; Adams Becker, S.; Cummins, M.; Estrada, V.; Freeman, A.; Hall, C. (2016): NMC Horizon Report: 2016 Higher Education Edition. Hamburg: Multimedia Kontor Hamburg. Online verfügbar unter https://www.mmkh.de/fileadmin/dokumente/Publikationen/2016- nmc-horizon-report-he-DE.pdf, zuletzt geprüft am 04.06.18. Jülicher, Tim (2015): Big Data in der Bildung. Learning Analytics, Educational Data Mining und Co. In: ABIDA-Dossier. Kellen, V.; Recktenwald, A.; Burr, S. (2013): Applying Big Data in Higher Education: A Case Study. 13. Aufl. Hg. v. Cutter Consortium (8). Online verfügbar unter https://www.cutter. com/article/applying-big-data-higher-education-case-study-400836, zuletzt geprüft am 05.06.2018. Leitner, Philipp; Ebner, Martin; Erpenbeck, John; Sauter, Werner (2017): Learning Analytics in Hochschulen. In: Handbuch Kompetenzentwicklung im Netz. Bausteine einer neuen Lernwelt. Stuttgart: Schäffer-Poeschel Verlag, S. 371–383. Loser, Kai-Uwe (2016): Pro und Contra: Positionen zu Learning Analytics. Hg. v. e-teaching. org. Online verfügbar unter https://www.e-teaching.org/community/meinung-old/pro_ con_learning_analytics/index_html, zuletzt aktualisiert am 17.06.2016, zuletzt geprüft am 30.05.2018. Mah, Dana-Kristin (2016): Learning Analytics and Digital Badges. Potential Impact on Student Retention in Higher Education. In: Technology, knowledge and Learning 21 (3). New York: Springer. Online verfügbar unter http://dx.doi.org/10.1007/s10758-016-9286- 8, zuletzt geprüft am 22.06.2018. Merceron, Agathe; Bilkstein, Paulo; Siemens, George (2015): Learning Analytics: From Big Data to Meaningful Data. In: Journal of Learning Analytics 2 (3), S. 4–8. Online verfügbar unter https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1127050.pdf, zuletzt geprüft am 05.06.18. Nguyen, Quan; Tempelaar, Dirk; Rienties, Bart; Giesbers, Bas (2016): What learning analytics based prediction models tell us about feedback preferences of students. In: The Quarterly Review of Distance Education Band 17 (Ausgabe 3), S. 13–33. Online verfügbar unter
back to the  book Künstliche Intelligenz - Technologie | Anwendung | Gesellschaft"
Künstliche Intelligenz Technologie | Anwendung | Gesellschaft
Title
Künstliche Intelligenz
Subtitle
Technologie | Anwendung | Gesellschaft
Editor
Volker Wittpahl
Publisher
Springer Vieweg
Date
2019
Language
German
License
CC BY 4.0
ISBN
978-3-662-58042-4
Size
16.8 x 24.0 cm
Pages
286
Keywords
Elektrische Antriebssysteme, Intelligentes Gesamtmaschinenmanagement, Künstliche Intelligenz, Data Mining, Maschinelles Lernen, Deep Learning, artificial intelligence, data mining, machine learning, deep learning
Category
Technik

Table of contents

  1. Vorwort 7
  2. Inhaltsverzeichnis 15
  3. A Technologie 18
    1. Einleitung: Entwicklungswege zur KI 21
    2. 1. Hardware für KI 36
    3. 2. Normen und Standards in der KI 48
    4. 3. Augmented Intelligence – Wie Menschen mit KI zusammen arbeiten 58
    5. 4. Maschinelles Lernen für die IT-Sicherheit 72
  4. B Anwendung 92
    1. Einleitung: KI ohne Grenzen? 95
    2. 5. Neue Möglichkeiten für die Servicerobotik durch KI 99
    3. 6. E-Governance: Digitalisierung und KI in der öffentlichen Verwaltung 122
    4. 7. Learning Analytics an Hochschulen 142
    5. 8. Perspektiven der KI in der Medizin 161
    6. 9. Die Rolle der KI beim automatisierten Fahren 176
    7. 10. Maschinelle Übersetzung 194
  5. C Gesellschaft 212
    1. Einleitung: „Intelligenz ist nicht das Privileg von Auserwählten.“ 215
    2. 11. KI und Arbeit – Chance und Risiko zugleich 221
    3. 12. Neue Intelligenz, neue Ethik? 239
    4. 13. Kreative Algorithmen für kreative Arbeit? 255
  6. Ausblick 273
  7. Anhang 277
  8. Autorinnen und Autoren 277
  9. Abkürzungsverzeichnis 286
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