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Zinke-Wehlmann / Friedrich

First Working Conference on Artificial Intelligence Development for a Resilient and Sustainable Tomorrow

AI Tomorrow 2023

Medium: Buch
ISBN: 978-3-658-43704-6
Verlag: Springer
Erscheinungstermin: 17.04.2024
Lieferfrist: bis zu 10 Tage

Künstliche Intelligenz ist ein Treiber der digitalen Transformation von Unternehmen, welche die gesamte Organisation, einschließlich ihrer Strukturen, Prozesse und Mitarbeitender berührt.Die AI Tomorrow Konferenz möchte die menschzentrierte Perspektive auf KI und ihren nachhaltigen Einsatz, im ökologischen wie auch ökonomischen und sozialen Sinne, stärker ins Zentrum des wissenschaftlichen Diskurses rücken.
Dies ist ein Open-Access-Buch.
Der Inhalt: Die Autor:innen beleuchten Aspekte der KI-Entwicklung und des Einsatzes. Nach einer Einführung zu Resilienz und Nachhaltigkeit von KI erscheinen die Beiträge entsprechend ihrer Zuordnung zu den Konferenzsessions:(I) Digital transformation of organizations or processes through AI(II) Opportunities of AI for society(III) AI supported knowledge management and learning(IV) Manufacturing and factories of the future
Die Zielgruppe: Wissenschaftler:innen und Interessierte aus dem Bereich der Angewandten Informatik


Produkteigenschaften


  • Artikelnummer: 9783658437046
  • Medium: Buch
  • ISBN: 978-3-658-43704-6
  • Verlag: Springer
  • Erscheinungstermin: 17.04.2024
  • Sprache(n): Deutsch
  • Auflage: 2024
  • Serie: Informatik aktuell
  • Produktform: Kartoniert, Paperback
  • Gewicht: 271 g
  • Seiten: 163
  • Format (B x H x T): 155 x 235 x 10 mm
  • Ausgabetyp: Kein, Unbekannt
Autoren/Hrsg.

Herausgeber

Introduction.- Resilient and Sustainable AI. Positioning paper on the relation of AI, resilience andsustainability.- Classification of static poses based on key point detection for application ofincriminated image files.- Human Centered Implementation Process of AI in SMEs - Conditions for Success.- LLM-assisted Knowledge Graph Engineering: Experiments with ChatGPT.- Foundations for the Development of an AI-based, Platformindipendent cOmpanion- app[for] Lifelong Learning-Optimization (APOLLO)*.- Identification of Machine Learning Algorithms to Share Tacit Experimental Knowledge in Manual Production.- An Application of AI for Online Estimation of the Impact of Imperfections in Additive Manufactured Components.