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Künstliche Intelligenz - Technologie | Anwendung | Gesellschaft
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162 B Anwendung Datenmengen zu bewältigen. Für eine flächendeckende Verbreitung von praktischen KI-Anwendungen in Deutschland müssen zudem kluge Datenschutzlösungen gefun- den und Berührungsängste von medizinischem Fachpersonal sowie von Patienten abgebaut werden. Datenwachstum – die zentrale Herausforderung Auch wenn Prognosen zur Abschätzung des künftigen globalen Datenvolumens schwierig sind und sich teilweise unterscheiden, ist der Trend deutlich: Durch verbes- serte oder neue Technologien wird sich die Datenmenge exponentiell erhöhen (Rein- sel et al. 2017, Schlömer 2016). Das gilt auch für den medizinischen Bereich. Hier tragen verbesserte, höher auflösende Verfahren in der Bildgebung ebenso dazu bei wie eine zunehmende Dokumentation von gesundheitsrelevanten Informationen durch medizinisches Personal und durch die Patienten selbst. Diese sogenannte digi- tale Selbstvermessung (quantified self) erfolgt beispielsweise mit Fitness-Trackern und Smartwatches oder mit immer häufiger eingesetzter Sensorik in alltäglichen Gegenständen wie Waage, Zahnbürste oder Insulin-Pen. Mit dem exponentiellen Datenwachstum geht eine vergleichsweise moderatere Zunahme der Anzahl wissenschaftlicher Veröffentlichungen einher. So wurden im Abbildung 8.1: Persönliche Bereitschaft zu künftigen Möglichkeiten im Gesundheitswesen (Auswahl). Befragt wurden 1013 Personen aus ganz Deutschland, repräsentativ für Alter (16  +) und Geschlecht; Onlinebefragung (Darstellung angelehnt an BearingPoint GmbH, 2017).
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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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