Kecerdasan Buatan Whitepaper

Apakah mesin mampu berpikir?

Ada banyak kegembiraan seputar kecerdasan buatan (AI) sebagai cabang teknologi informasi sejak 2017. AI telah terbukti berguna untuk berbagai macam aplikasi: asisten virtual, aplikasi, permainan otak, dan banyak lagi. Tetapi kembali ke pertanyaan awal: Apakah mesin-mesin ini benar-benar mampu berpikir? Segera, kita dihadapkan pada masalah: Apa sebenarnya yang dipikirkan? Tidak ada definisi tunggal yang langsung dari konsep ini.

Tapi apa yang membedakan kecerdasan buatan dari kecerdasan manusia?

Karakteristik unik manusia - setidaknya untuk saat ini - adalah pemikiran kreatif dan inovatif. Namun, mesin dapat memilih dari opsi keputusan yang ada dan memproses sejumlah besar data dan informasi. Selain itu, mereka juga memiliki keandalan, akurasi, dan kontinuitas yang mengesankan - mereka dapat bekerja sepanjang waktu. Bahkan tugas-tugas kompleks dapat dilakukan secara mandiri, jika diberi instruksi yang benar. Algoritma, kekuatan pemrosesan yang tinggi, dan pertumbuhan eksponensial data yang perlu diolah membentuk basis kecerdasan buatan. Dari sini saja sudah jelas bahwa kecerdasan buatan memiliki potensi yang sangat besar. Perkembangan pembelajaran mesin yang berkelanjutan juga memiliki konsekuensi untuk tempat kerja.

DOWNLOAD WHITEPAPER TENTANG KECERDASAN BUATAN

KONSEP DASAR YANG BERKAITAN DENGAN KECERDASAN BUATAN

innovationen_trends_gettyimages_677252695.jpg

Artificial intelligence (AI) adalah cabang teknologi informasi yang berhubungan dengan otomatisasi perilaku cerdas. AI adalah upaya untuk memprogram komputer sehingga mampu memproses masalah secara mandiri, mirip dengan cara seorang manusia dengan pelatihan yang sesuai. Pemecahan masalah berarti membuat keputusan yang merupakan tanggapan yang tepat terhadap masalah mendasar dalam waktu tertentu, berdasarkan data dari berbagai sumber (basis data, sensor, kamera video, dll.).

artificial_intelligence_04

Pembelajaran mesin adalah istilah kolektif untuk berbagai proses yang digunakan untuk menentukan hubungan antar fungsional yang tidak diketahui antara data input dan output. Selain aplikasi tradisional yang masih penting seperti formasi cluster, regresi, analisis faktor dan time series, juga mengintegrasikan metode yang lebih kompleks seperti jaringan saraf, pendekatan evolusioner dan mendukung mesin vektor.

PEMBELAJARAN MESIN

Iklan on-line yang dipersonalisasi atau pemfilteran otomatis dari email spam diaktifkan oleh pembelajaran mesin. Anda dapat mengetahui cara kerjanya dalam video ini.

KECERDASAN BUATAN

Pelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan.

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Apakah mesin mampu berpikir atau bahkan dapat mengambil keputusan sendiri? Kecerdasan buatan ada di mana-mana - tidak hanya di dunia bisnis tetapi juga di lingkungan pribadi kita. Apakah Anda ingin mengetahui lebih lanjut?

KECERDASAN BUATAN DALAM BIDANG LOGISTIK

Mari kita bicara tentang peluang ...

Bagaimana dengan masa depan?

Kami sudah melihat ke depan untuk logistik masa depan. Kecerdasan buatan membuka peluang baru. Temukan dunia digitalisasi bersama kami.

PARA PENULIS DARI WHITEPAPER KECERDASAN BUATAN

Bild Markus Klug

... belajar matematika teknis di Vienna University of Technology (TU Wien), memiliki spesialisasi dalam simulasi, riset operasi, dan statistik. Setelah menyelesaikan studinya, ia menghabiskan waktu di Glasgow, di mana ia meneliti metode kernel untuk digunakan dalam model simulasi kejadian diskrit. Pada tahun 2001 ia bergabung dengan pusat penelitian Seibersdorf, pertama sebagai manajer proyek, kemudian menjadi kepala kelompok kerja "optimasi Proses", di mana ia melakukan dan mengelola proyek penelitian nasional dan internasional mengenai logistik transportasi, logistik spesifik lokasi, dan rantai pasokan global. . Sementara masih melakukan penelitiannya, ia juga mulai mengajar di berbagai institusi pendidikan tinggi di seluruh Austria, yang kemudian menjadi profesi utamanya. Markus Klug telah menjadi bagian dari SSI SCHÄFER IT Solutions GmbH sejak 2013. Dia awalnya bertanggung jawab untuk membangun analisis data dan simulasi dalam perusahaan, peran yang kemudian berkembang untuk mencakup ilmu data dan kecerdasan buatan / pembelajaran mesin. Sebagai ahli militer untuk logistik pasukan cadangan dengan fokus khusus pada penelitian operasi militer, ia juga bertindak sebagai konsultan untuk tentara Austria, memberikan saran ahli tentang pengembangan model dan proses matematis di sektor militer. Markus Klug memiliki pengetahuan dan pengalaman yang luas, seperti yang ditunjukkan oleh berbagai publikasi akademis, kuliah, keanggotaan komite program akademik, kursi sesi di konferensi akademik, dan kapasitasnya sebagai reviewer untuk jurnal spesialis internasional.

Bild Georg Reif

Georg Rief memiliki gelar sarjana dalam ilmu komputasi dan gelar master dalam fisika. Dia fokus terutama pada simulasi dan ilmu data, karena kecerdasan buatan bukanlah topik yang sangat penting pada waktu itu dan oleh karena itu tidak penting untuk studinya. Dia memiliki 8 tahun pengalaman dalam pengembangan perangkat lunak di sektor lain sebelum datang ke SSI SCHAEFER pada Maret 2014. Awalnya ia bekerja sebagai pengembang W4 untuk proyek pelanggan, sebelum mentransfer ke departemen ilmu / simulasi data pada bulan Desember 2016.

New Content Item (1)

Karina Konrath belajar matematika teknis di Graz University of Technology dan telah bekerja untuk SSI SCHAEFER sejak November 2017. Sebagai seorang ilmuwan data, ia bertanggung jawab untuk analisis dan persiapan data, yang membutuhkan penggunaan intensif statistik dan matematika.

APA YANG DAPAT KAMI BANTU?

[---Error_NoJavascript---]