Mesterséges Intelligencia hivatalos vállalati állásfoglalás

Képesek a gépek gondolkodni?

A Mesterséges Intelligencia (MI), mint az információtechnlógia egyik ága már két éve izgalomban tartja a világot. Az MI bizonyítottan több szempontból is hasznos: virtuális támogatásoknál, applikációknál, agyi játékoknál és több más területen is.

Visszatérve az eredeti kérdésünkhöz: ezek a gépek valóban képesek gondolkodni? Rögtön a következő problémával szembesülünk: mi is pontosan a gondolat? A fogalomnak nincs egyetlen, egyszerű meghatározása.

De mi különbözteti meg a mesterséges intelligenciát az emberi intelligenciától?

Az ember egyedülálló jellemzője - legalábbis pillanatnyilag - a kreatív és innovatív gondolkodás. A gépek azonban választhatnak a meglévő döntési lehetőségek közül, hihetetlenül nagy mennyiségű adatot és információt dolgozhatnak fel. Emellett lenyűgöző megbízhatósággal, pontossággal és folytonossággal rendelkeznek - éjjel-nappal dolgozhatnak. Helyes utasítások mellett még a bonyolult feladatok is önállóan végrehajthatók. A Mesterséges Intelligencia alapja az algoritmusok, a nagy feldolgozási teljesítmény és a feldolgozandó adatok exponenciális növekedése.

Ettől kezdve nyilvánvaló, hogy a Mesterséges Intelligencia hatalmas lehetőségeket rejt magában.

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÁLLÁSFOGLALÁS

A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ALAPKONCEPCIÓJA

 Innovációk és Trendek az anyagkezelésben és logisztikában

A Mesterséges Intelligencia (MI) az intelligens viselkedés automatizálásával foglalkozó információtechnológia egyik ága. Az MI a számítógép programozás kísérlete arra, hogy az képes legyen függetlenül is problémák megoldására, hasonlóan ahhoz, ahogy az ember teszi megfelelő képzettség mellett. 

Problémamegoldás: a különböző forrásokból származó, adatokon alapuló (adatbázisok, szenzorok, videokamerák stb.), meghatározott időintervallumon belüli, megfelelő probléma megoldására vonatkozó döntések meghozatala.

Artificial Intelligence_Image04

A gépi tanulás változó folyamatok gyűjtőfogalma, amely a bemeneti és kimeneti adatok közötti ismeretlen funkcionális interakcióat határozza meg. A még mindig fontos hagyományos alkalmazások mellett, mint például a klaszterképzés, a regresszió, a faktor és az idősor elemzések, ez olyan komplex módszereket is integrál, mint például a neuronhálózatok, az evolúciós megközelítések és a támogató vektoros gépek.

GÉPI TANULÁS

Pop-up hirdetések vagy automatikus spamszűrők mögött gépi tanulás áll.
A következő videóból kiderül, hogy hogyan.

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA

Tudjon meg többet a Mesterséges Intelligenciáról.

Mi a Mesterséges Intelligencia?

Képesek a gépek gondolkodni vagy önállóan dönteni? A Mesterséges Intelligencia mindenhol jelen van - nem csak az üzleti életben, de a magánéletünkben is. Szeretne többet tudni róla?

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA A LOGISZTIKÁBAN

Beszélgessünk a lehetőségekről.

Mi lesz a jövőben?

Már most a jövő logisztikája felé nézünk. A Mesterséges Intelligencia új lehetőségeket tár fel. Fedezze fel a digitalizáció világát velünk.

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA - AZ SSI SCHÄFER HIVATALOS ÁLLÁSFOGLALÁSÁNAK SZERZŐI

Bild Markus Klug

….a Bécsi Műszaki Egyetem (TU Wien) műszaki matematikát tanult, majd a szimulációra, operációkutatásra és statisztikára specializálódott. Tanulmányainak befejezése után Glasgow-ban Kernel féle metodikát kutatott a diszkrét események-szimulációs modelljeiben. 2001-ben csatlakozott a Seibersdorf kutatóközponthoz, először projektmenedzserként, majd a "Folyamatoptimalizálás" munkacsoport vezetőjeként dolgozott. Már ekkor hazai és nemzetközi kutatási projekteket irányított a közlekedés logisztikával, a helyspecifikus logisztikával és a globális ellátási láncokkal kapcsolatban. A kutatás mellett, taníttatni kezdett több, különböző osztrák felsőoktatási intézményben, ami később a fő szakmájává vált.

Markus Klug 2013 óta dolgozik az SSI SCHÄFER IT Solutions GmbH-nál. Eredetileg az adatelemzés és a szimuláció vállalaton belüli felépítéséért felelt, amely később kinőtte magát felölelve az adattudományt és a Mesterséges Intelligenciát / gépi tanulást. A tartalékos erők logisztikájának katonai szakértőjeként különös figyelmet fordított a katonai műveletek kutatására, tanácsadója az osztrák hadseregnek, katonai tanácsadó a matematikai modellek és folyamatok fejlesztésében. Markus Klug széleskörű ismeretekkel és tapasztalattal rendelkezik, amint azt különböző tudományos publikációk, értekezések, egyetemi programbizottsági tagságok, egyetemi konferenciák üléseinek elnöki és a nemzetközi szaklapok lektori tevékenységei bizonyítanak.

Bild Georg Reif

Georg Rief számítástechnikai tudományok területén szerzett BA diplomát és mester fokozatot fizikából. Elsődleges figyelme a szimulációra és adattudományokra terelődött. Mivel a Mesterséges Intelligencia nem volt kiemelt téma abban az időben, így tanulmányaiban sem szerepelt központi helyen. 8 éves szoftverfejlesztői tapasztalatot szerzett azelőtt, hogy 2014 márciusában elkezdett volna dolgozni az SSI SCHÄFER-nél. Kezdetben W4 fejlesztőként dolgozott különböző ügyfélprojektekben, 2016 decemberétől az adattudományok és szimulációs osztályon folytatja munkáját.

New Content Item (1)

Karina Konrath műszaki matematikát tanult a grazi Műszaki Egyetemen, 2017 novembere óta dolgozik az SSI SCHÄFER-nél. Tudományos munkájának nagy részét statisztikák készítése és adatelemzés teszi ki, mely intenzív matematikai számításokat igénylő, előkészítő munka.

KÉRDÉSE VAGY ÉSZREVÉTELE VAN?

[---Error_NoJavascript---]