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in unserem Buch "Die KI-Revolution"

we-make.ai - Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Deep Learning, Beratung

Wir zeigen Potential für den Einsatz künstlicher Intelligenz in Ihrem Unternehmen auf und sind technisch in der Lage, diese Potentiale auch zu heben und umzusetzen.

Wir sprechen nicht nur über AI – wir machen AI.

Unsere Publikationen über künstliche Intelligenz:

Deep Learning Examples with PyTorch and fastai - A Developers' Cookbook

Die KI-Revolution: Warum Unternehmen ohne KI keine Zukunft haben.

Als Einstieg in das Thema bieten wir Ihnen auch online-Kurse zu künstlicher Intelligenz an:

Welcome to KI - Einstieg in die künstliche Intelligenz

Welcome to KI 2 - Anwendungen künstlicher Intelligenz

Stimmen der Kursteilnehmer:

"Der Kurs bietet einen ausführlichen, breiten Überblick über das Feld der künstlichen Intelligenz und den Stand der Technik und ist nicht nur für Anfänger, sondern auch für leicht Vorgebildete empfehlenswert. Die Kursinhalte vermitteln gut, welche Probleme sich mit KI lösen lassen und welche (noch) nicht und ermöglichen, qualifiziertere Entscheidungen zu treffen. Hervorheben möchte ich, dass auch das Thema Ethik angesprochen wird, ein Thema, das Aufgrund der vorherrschenden KI-Euphorie sonst oftmals in den Hintergrund tritt."

"Sehr zufrieden, der Kurs ist zwar klein aber den Inhalt ist sehr reich und die Erklärungen sind auch einfach und verständlich."

"Super Vortragender, leicht und verständlich erklärt!"

Neben Digitalisierung sind Begriffe wie Artificial Intelligence / Künstliche Intelligenz oder (Deep) Machine Learning in aller Munde. Unternehmen fühlen sich zu Buzzwords hingezogen. Natürlich wollen Unternehmen auf aktuelle Züge aufspringen und neue Technologien adaptieren und Nutzen stiftend einsetzen. Nur welchen Zug wählen, wenn ich nicht weiß, wohin er fährt?

Wir von @we-make.ai verstehen uns als "Hands-on"-Consultants. Durch unsere jahrelange Erfahrung im Bereich künstlicher Intelligenz und Machine Learning können wir Ihre Geschäftsmodelle und -prozesse mit der Linse „Machine Learning“ betrachten und analysieren.

Gerne bieten wir auch für Ihr Unternehmen ein individuelles Beratungs- und Schulungspaket an!

Künstliche Intelligenz

Jeder spricht heute über künstliche Intelligenz.

Aber was bedeutet künstliche Intelligenz / artificial intelligence (KI bzw. AI)?
Ist KI das Gleiche wie Machine Learning / Deep Learning?
Kann jedes Unternehmen vom KI-Einsatz profitieren?
Welche Geschäftsmodelle kann ich mithilfe von KI entwickeln?

In Bezug auf das Thema künstliche Intelligenz tun sich viele Fragen auf. Klären wir diese für Ihren Anwendungsfall gemeinsam!

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Was KI bzw. künstliche Intelligenz im Detail ist, ist selbst für Experten schwer in eine einzige Definition zu pressen. Im Grunde kann jedes System, das in der Lage ist, selbständig qualifizierte Entscheidungen zu treffen, als intelligent bezeichnet werden.

"Artificial intelligence is the science and engineering of making computers behave in ways that, until recently, we thought required human intelligence.” (Andrew Moore, Former-Dean of the School of Computer Science at Carnegie Mellon University)

Künstliche Intelligenz bedeutet also, dass wir Programme entwickeln, die in der Lage sind, aufgrund von Heuristiken qualifizierte Entscheidungen zu treffen.

Die meisten Definitionen für künstliche Intelligenz zielen daher auf den Bereich der allgemeinen künstlichen Intelligenz ab. Unter einer allgemeinen künstlichen Intelligenz verstehen wir Systeme, die in der Lage sind, selbstständig neue Wege des Lernens zu erarbeiten.

Innerhalb dieses Gebiets der allgemeinen künstlichen Intelligenz finden sich machine-learning und deep-learning als Werkzeugboxen für die Anwendung künstlicher Intelligenz in Softwaresystemen.

Deep-learning ist ein Subbereich von machine-learning und machine-learning ist wiederum ein Untergebiet aus dem Bereich künstlicher Intelligenz.

Im Bereich von machine-learning unterscheiden wir zwei verschiedene Kategorien: supervised und unsupervised learning.

Beim supervised learning stehen dem System Beispiele zur Verfügungen anhand derer das System ein Mapping (bzw. eine Funktion) erlernen kann, die in der Lage ist, vom Eingangswert x zu einem Ausgangswert y zu mappen. Derartige Daten stehen im Bereich von unsupervised learning nicht zur Verfügung. Hier kann das System die Daten nur in Hinblick auf Gemeinsamkeiten analysieren und daraus Gruppen bzw. Cluster bilden.

Spricht man von deep learning, so setzt man den Einsatz von tiefen neuronalen Netzten (deep neural nets) als Technik ein, um die gewünschten Ziele in Hinblick auf supervised bzw. unsupervised learning erreichen zu können.

Der dritte Bereich ist reinforcement learning - hier lernt das System, indem es in Echtzeit eine Reaktion der Umwelt als Antwort auf eine Entscheidung erhält. So kann reinforcement learning sehr gut im Bereich der Spieltheorie eingesetzt werden. Hier dient der Erfolg als positiver Stimulus. Verhalten, das zu einem Sieg führt, wird belohnt, während Verhalten, das zum Verlieren führt, bestraft wird.

Lesen Sie auch unseren ausführlichen Blog-Artikel zur Einteilung der verschiedenen Formen künstlicher Intelligenz: https://www.kuenstliche-intelligenz-in-a-nutshell.at/2020/01/14/welcome.html

Machine Learning

Mithilfe von machine-learning können Systeme in die Lage versetzt werden, auf Basis von vorhandenen Daten, Muster und Regeln abzuleiten.

In der klassischen Programmierung kenne ich die Inputs, die Verarbeitungsregeln werden im Programm codiert und das Programm erzeugt danach den gewünschten Output.

Dieses Prozedere dreht machine-learning um. Wir haben die Eingangsdaten und die Ausgabewerte. Nun bauen wir ein machine-learning Modell, das die Regeln extrahiert.

Nicht jede ML-Technik ist für jedes Problem gleich gut geeignet. Wir garantieren, dass Sie die für Ihr Problem beste Lösung erhalten!

Das we-make.ai Team

Bei we-make.ai arbeiten Experten mit langjähriger Erfahrung im Bereich von machine-learning. Wir verstehen künstlichen Intelligenz als ein organisatorisches und ein technisches Thema.

Aus diesem Grund analysieren wir immer zuerst die Use-Cases, erarbeiten ein Geschäftsmodell und danach eine Daten- und KI-Strategie.

Nach den wirtschaftlichen Überlegungen erfolgt die Umsetzung durch unsere Experten bis hin zum Deployment und der Integration der fertigen KI-Anwendung.