Online-Ressource
Titel:	Knowledge Science – Fallstudien
Titelzusatz:	Wie mit Künstlicher Intelligenz die Wissenssicherung und -nutzung im Unternehmen unterstützt wird
Mitwirkende:	Lanquillon, Carsten [HerausgeberIn]
	Schacht, Sigurd [HerausgeberIn]
Verf.angabe:	herausgegeben von Carsten Lanquillon, Sigurd Schacht
Verlagsort:	Wiesbaden
Verlag:	Springer Fachmedien
Jahr:	2023
Umfang:	1 Online-Ressource (X, 205 Seiten)
Illustrationen:	Illustrationen
ISBN:	978-3-658-41155-8
Abstract:	Das Unternehmen – Kurz Vorgestellt -- Methoden der KI in der Beschaffung -- Methoden der KI im Vertrieb -- Methoden der KI in der Produktion -- Methoden der KI im Finanzwesen inklusive Analgen, Rechnungslegung und Finanzen.-Methoden der KI in Unterstützenden Prozessen des Unternehmens.-Nachlagewerk Theoretische Methoden der KI.
	Der Arbeitsplatz der Zukunft wird immer stärker durch die Wissensarbeit geprägt. Knowledge Science beschäftigt sich mit Konzepten, Methoden und Prozessen zur systematischen Erzeugung, Extraktion, Speicherung und Bereitstellung von Wissen zur Lösung von Problemen und lässt sich somit dem Wissensmanagement zuordnen. Kognitive Assistenten sorgen dafür, das richtige Wissen zur richtigen Zeit in der richtigen Art und Weise seinen Anwendern und Anwenderinnen bereitzustellen. Damit dies gelingen kann, kommen inzwischen zahlreiche Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Unterstützung unterschiedlicher Aufgaben des Wissensmanagements zum Einsatz. Der Inhalt Wie lassen sich mit KI-Methoden die Wissenssicherung und Wissensnutzung in Unternehmen unterstützen? Dieses Buch charakterisiert den Arbeitsplatz der Zukunft und stellt die Bedeutung der Ressource Wissen und deren Management in den Vordergrund. Ziel ist es nicht, mittels KI den Menschen zu ersetzen, sondern ihn mittels kognitiver Assistenten bestmöglich bei seiner Arbeit zu unterstützen. Welche Bereiche des Unternehmens können mit Methoden der Künstlichen Intelligenz optimiert oder gänzlich transformiert werden? Welche Schritte sind sowohl organisatorisch als auch technisch notwendig und wie werden einzelne Methoden in den Bereichen tatsächlich durchgeführt? In diesem Buch werden die Methoden der KI anhand konkreter Fallstudien mit einer großen Bandbreite erläutert und entmystifiziert. Die Zielgruppen Unternehmer, Prozessverantwortliche und Fachanwender, die Methoden der KI in ihrem Unternehmen oder ihren Fachbereichen nutzen wollen IT-Manager, IT-Experten und Data Scientists, die KI-basierte Lösungen im Wissensmanagement umsetzen Studierende im Bereich KI und Data Science Die Herausgeber Carsten Lanquillon beantwortet seit mehr als 25 Jahren unternehmerische Fragestellungen erfolgreich mit Hilfe maschineller Lernverfahren. Er ist seit 2008 Professor an der Hochschule Heilbronn und forscht im Bereich ressourceneffizienter KI in industriellen Anwendungen sowie im Bereich der Sprachtechnologien und kognitiven Assistenzsysteme zur Unterstützung der Wissensarbeit. Sigurd Schacht beschäftigt sich seit mehr als 15 Jahren in Theorie und Praxis mit betriebswirtschaftlichen Datenanalysen. Er ist seit 2012 Professor und forscht auf dem Gebiet der Sprachtechnologie und kognitiven Assistenzsysteme mit Schwerpunkt auf dem Trainieren und Anwenden großer Sprachmodelle sowie dem Prompt-Engineering.
DOI:	doi:10.1007/978-3-658-41155-8
URL:	Resolving-System: https://doi.org/10.1007/978-3-658-41155-8
	DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-41155-8
Schlagwörter:	(s)Datenbank    / (s)Maschinelles Lernen    / (s)Deep learning    / (s)Expertensystem
Datenträger:	Online-Ressource
Sprache:	ger
Bibliogr. Hinweis:	Erscheint auch als : Druck-Ausgabe: Knowledge Science – Fallstudien. - Wiesbaden : Springer Vieweg, 2023. - X, 205 Seiten
Sach-SW:	Algorithms & data structures
	Artificial intelligence
	COMPUTERS / Artificial Intelligence
	COMPUTERS / Expert Systems
	COMPUTERS / Information Theory
	Datenbanken
	Expert systems / knowledge-based systems
	Künstliche Intelligenz
	Machine learning
	Maschinelles Lernen
	Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme
K10plus-PPN:	1854031813
	Universitätsbibliothek
Lokale URL UB:	Zum Volltext