Künstliche Intelligenz managen und verstehen: Der Praxis-Wegweiser für Entscheidungsträger, Entwickler und Regulierer

DIN e. V.; Thomas Schmid; Wolfgang Hildesheim; Taras Holoyad

doi:10.5771/9783410314578

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Bibliographic data

Edition: 1/2023
Copyright Year: 2023
ISBN-Print: 978-3-410-31456-1
ISBN-Online: 978-3-410-31457-8
Publisher: DIN Media, Berlin
Series: DIN Media Innovation
Language: German
Pages: 314
Product Type: Edited Book

1. Über die Herausgeber No access
2. Über die Gastautoren No access
3. Vorwort No access
4. Inhaltsverzeichnis No access
1. 1. 1.1 KI gestern: Ursprung und Evolution von KI No access
  2. 1.2 KI heute: Wirtschaftsfaktor dank industrialisierter Plattformen No access
  3. 1.3 KI morgen: Nachvollziehbare intelligente Systeme für alle No access
  4. 1.4 KI übermorgen: Besser als der Mensch? No access
2. 1. 2.1 Modelle als Schlüsselkonzept der Kognition No access
  2. 2.2 Regelbasierte KI-Modelle No access
  3. 2.3 Datengetriebene KI-Modelle No access
  4. 2.4 Perspektiven und Grenzen der KI-Modellierung No access
3. 1. 3.1 KI-basierte Geschäftsprozesse erfordern einen „Human on the Loop“ No access
  2. 3.2 KI-basierte Prozesse erfordern agile Organisationen und innovative Arbeitsabläufe No access
  3. 3.3 Größere AI Factories führen zu neuen Aufgabenbereichen No access
  4. 3.4 AI Factories erfordern neue Technologien und Architekturen No access
  5. 3.5 KI-Fabriken müssen an die Geschäftsergebnisse angepasst werden No access
  6. 3.6 Schlussfolgerungen No access
4. 1. 4.1 Daten No access
  2. 4.2 Talente No access
  3. 4.3 Software No access
  4. 4.4 Vertrauenswürdigkeit von KI No access
1. 1. 5.1 Vorbild Lebensmittelkennzeichnung No access
  2. 5.2 Konzept und Aufbau der AI=MC²-Taxonomie No access
  3. 5.3 Anwendungsszenarien und Nutzen der AI=MC²-Taxonomie No access
2. 1. 6.1 Klassische künstliche Intelligenz No access
  2. 6.2 Symbolische künstliche Intelligenz No access
  3. 6.3 Hybride Lernverfahren No access
  4. 6.4 Maschinelles Lernen No access
3. 1. 7.1 Wahrnehmen No access
  2. 7.2 Verarbeiten No access
  3. 7.3 Handeln No access
  4. 7.4 Kommunizieren No access
4. 1. 8.1 Kein oder geringes Schädigungspotenzial No access
  2. 8.2 Begrenztes Schädigungspotenzial No access
  3. 8.3 Regelmäßiges oder deutliches Schädigungspotenzial No access
  4. 8.4 Erhebliches Schädigungspotenzial No access
  5. 8.5 Unvertretbares Schädigungspotenzial No access
5. 1. 9.1 Verkehrszeichenerkennung No access
  2. 9.2 Automatisierte Schadensregulierung No access
1. 1. 10.1 Darstellung der Organisation und Arbeitsweise No access
  2. 10.2 Der „Virtuelle Assistent“ übernimmt Aufgaben des Versicherungsberaters No access
  3. 10.3 KI übernimmt das Suchen und Antworten No access
  4. 10.4 Sicherheit und Datenschutz No access
  5. 10.5 Business Case und quantitative Verbesserung No access
  6. 10.6 Erfahrungen und Empfehlungen No access
  7. 10.7 Ausblick No access
2. 1. 11.1 Die KI-Lösung „Gebäudefeldvergleich“ No access
  2. 11.2 „Human-in-the-Loop“ – die Veränderung der Arbeitsprozesse No access
  3. 11.3 Business Case No access
  4. 11.4 Schlussfolgerungen und Empfehlungen No access
3. 1. 12.1 AI Made in Europe: Das Sprachmodell „Luminous“ No access
  2. 12.2 Eine neue KI-Architektur: der Transformer No access
  3. 12.3 Beantwortung von Fragen und Übersetzung von Texten No access
  4. 12.4 Luminous vervollständigt Texte im kulturellen Kontext Europas No access
  5. 12.5 Zukunftsweisende Forschung: Gemeinsames Lernen von Bildern und Texten No access
  6. 12.6 Neue Möglichkeiten der Mensch-Maschine-Interaktion No access
  7. 12.7 Fazit No access
4. 1. 13.1 KI-basierte mobile Datenerfassung No access
  2. 13.2 Entwicklung vertrauensvoller KI-basierter mobiler Datenerfassung No access
  3. 13.3 Erfahrungen und Empfehlungen No access
1. 1. 14.1 Von Misstrauen zu Vertrauen No access
  2. 14.2 Neun Qualitätskriterien für Vertrauenswürdigkeit No access
2. 1. 15.1 Warum werden Normen für KI-Produkte und -Dienstleistungen benötigt? No access
  2. 15.2 Wie sieht die aktuelle Landschaft von Normen und Standards aus? No access
  3. 15.3 Welche Chancen bieten KI-Standards und welche Risiken entstehen? No access
  4. 15.4 Charakteristiken staatlicher Regulierung auf Basis von Normen und Standards No access
  5. 15.5 Normung und Standardisierung in Europa No access
  6. 15.6 Normung und Standardisierung in Deutschland No access
  7. 15.7 Nutzen von Normung und Standardisierung No access
3. 1. 16.1 Transparenz und Risikobewertung von KI-Systemen No access
  2. 16.2 Was bedeutet Marktüberwachung für KI? No access
  3. 16.3 Wie wird Normung ein Teil der KI-Regulierung? No access
  4. 16.4 Hochrisiko-KI-Systeme No access
  5. 16.5 Weitere Europäische Rechtsakte mit Relevanz für KI-Systeme No access
4. 1. 17.1 Einleitung No access
  2. 17.2 Für den Marktzugang erforderliche Schritte No access
  3. 17.3 Fortlaufende Verpflichtungen No access
  4. 17.4 Weitere Anforderungen und Anmerkungen No access
  5. 17.5 Abschließende Betrachtungen No access
5. 1. 18.1 Erarbeitung einer DIN SPEC No access
  2. 18.2 DIN SPECs 13288 und 13266: Bilderkennung mittels Deep Learning in der Medizin No access
  3. 18.3 Fazit No access
Anhang No access Pages 293 - 294

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