Whitepaper Inteligența artificială

Citiți mai multe despre inteligența artificială în intralogistică în whitepaper-ul nostru.

inteligența artificială, legătura dintre om și mașină

Whitepaper Inteligența artificială

Sunt mașinile capabile să gândească?

Din 2017, a existat o creștere semnificativă a entuziasmului în jurul inteligenței artificiale (AI) ca ramură a tehnologiei informației. IA s-a dovedit deja utilă pentru o mare varietate de aplicații: asistenți virtuali, aplicații, jocuri de inteligență și multe altele.

Dar să ne întoarcem la întrebarea inițială: Sunt aceste mașini cu adevărat capabile să gândească? Ne confruntăm imediat cu o problemă: ce anume este gândirea? Nu există o definiție unică și directă a acestui concept.

Dar ce deosebește inteligența artificială de cea umană?

Caracteristica unică a oamenilor - cel puțin pentru moment - este gândirea creativă și inovatoare. Cu toate acestea, mașinile pot alege din opțiunile de decizie existente și pot procesa o cantitate incredibil de mare de date și informații. În plus, acestea au, de asemenea, o fiabilitate, o precizie și o continuitate impresionante - pot lucra non-stop. Chiar și sarcinile complexe pot fi efectuate în mod independent, dacă primesc instrucțiunile corecte. Algoritmii, puterea mare de procesare și creșterea exponențială a datelor care trebuie procesate stau la baza inteligenței artificiale.

Rezultă clar că inteligența artificială are un potențial uriaș. Dezvoltarea continuă a învățării automate are consecințe și la locul de muncă.

Blog Inteligența artificială

Inteligența artificială (AI) este un simplu cuvânt la modă sau este mai mult decât atât? Cum intenționăm să începem să folosim inteligența artificială în proiectele noastre.

Mai multe
Inteligența artificială

Concepte de bază referitoare la inteligența artificială

Inovații și tendințe în manipularea materialelor și logistică

Inteligența artificială (AI) este o ramură a tehnologiei informației care se ocupă cu automatizarea comportamentului inteligent. Inteligența artificială reprezintă încercarea de a programa un computer astfel încât acesta să fie capabil să proceseze problemele în mod independent, similar cu modul în care ar face-o un om cu o pregătire adecvată. Rezolvarea problemelor înseamnă luarea unor decizii care constituie un răspuns adecvat la problema de bază într-un timp specificat, pe baza unor date provenite din diverse surse (baze de date, senzori, camere video etc.).

inteligență artificială, fluxuri de date, rețea

Învățarea automată este un termen colectiv pentru diverse procese utilizate pentru a determina o interrelație funcțională necunoscută între datele de intrare și cele de ieșire. Pe lângă aplicațiile tradiționale încă importante, cum ar fi formarea de clustere, regresia, analizele factoriale și seriile temporale, ea integrează și metode mai complexe, cum ar fi rețelele neuronale, abordările evolutive și mașinile vectoriale de suport.

Analiză predictivă

Utilizarea tehnologiilor Big Data permite procesarea unor cantități uriașe de date, precum și reprezentarea promptă a lumii reale și luarea unor decizii precise. Citiți în White paper-ul nostru care sunt condițiile prealabile care trebuie îndeplinite pentru analiza predictivă

Mai multe

Simulare

Simularea joacă un rol vital în planificarea sistemelor logistice. White paper-ul nostru descrie modul în care este utilizată inteligența artificială pentru planificare și demonstrează avantajele pe care aceasta le aduce cu sine.

Mai multe

Informatică cognitivă - Inteligență artificială

Informatică cognitivă - asistenții mașinilor în locul oamenilor preiau sarcini sau iau decizii. Urmăriți videoclipul nostru și aflați mai multe despre cele mai importante domenii de aplicare în care mașinile sprijină oamenii.

Mai multe

Învățare aprofundată

Învățarea aprofundată este o tehnologie care permite calculatoarelor să dobândească o capacitate care este naturală pentru ființele umane: să învețe din experiență. Acest lucru este utilizat, de exemplu, în recunoașterea imaginilor și a vocii. Aflați aici ce este învățarea aprofundată și cum a evoluat în ultimii ani.

Mai multe

Strategii de învățare

Strategiile de învățare - un număr mare de repetări și o bună calitate a datelor joacă un rol vital pentru învățare! Dar ce tipuri diferite de strategii de învățare sunt aplicate?

Mai multe

Învățare automatizată

Publicitatea online personalizată sau filtrarea automată a e-mailurilor spam sunt posibile datorită învățării automate. Puteți afla cum funcționează acest lucru în acest videoclip.

Mai multe

Inteligența artificială

Aflați mai multe despre inteligența artificială.

Mai multe

Inteligența artificială în logistică

Să vorbim despre oportunități...

Mai multe

Autorii whitepaper-ului privind inteligența artificială

... a studiat matematică tehnică la Universitatea de Tehnologie din Viena (TU Wien), specializându-se în simulare, cercetare operațională și statistică. După terminarea studiilor, a petrecut o perioadă de timp la Glasgow, unde a cercetat metode de tip kernel pentru utilizarea în modelele de simulare a evenimentelor discrete. În 2001 s-a alăturat centrului de cercetare Seibersdorf, mai întâi ca manager de proiect, devenind ulterior șeful grupului de lucru "Optimizarea proceselor", unde a condus și gestionat proiecte de cercetare naționale și internaționale privind logistica transporturilor, logistica specifică locației și lanțurile de aprovizionare globale. În paralel cu activitatea de cercetare, a început să predea la diverse instituții de învățământ superior din Austria, ceea ce a devenit ulterior principala sa profesie.

Markus Klug face parte din SSI SCHÄFER IT Solutions GmbH din 2013. Inițial, a fost responsabil pentru dezvoltarea analizei și simulării datelor în cadrul companiei, rol care ulterior a crescut pentru a cuprinde știința datelor și inteligența artificială/învățarea automată. În calitate de expert militar pentru logistica forțelor de rezervă, cu un accent deosebit pe cercetarea operațiilor militare, el acționează, de asemenea, în calitate de consultant pentru armata austriacă, oferind consultanță de specialitate cu privire la dezvoltarea de modele și procese matematice în sectorul militar. Markus Klug are cunoștințe și experiență vaste, după cum o demonstrează diversele sale publicații academice, prelegeri, calitatea de membru în comitete de programe academice, președinte de sesiune la conferințe academice și calitatea sa de recenzent pentru reviste internaționale de specialitate.

Autor Georg Rief

Georg Rief este licențiat în științe computaționale și are o diplomă de master în fizică. El s-a concentrat în principal pe simulare și știința datelor, deoarece inteligența artificială nu era un subiect deosebit de important la acea vreme și, prin urmare, nu a fost în centrul studiilor sale. Înainte de a veni la SSI SCHAEFER, în martie 2014, a avut 8 ani de experiență în dezvoltarea de software în alte sectoare. Inițial, a lucrat ca dezvoltator W4 pentru proiecte ale clienților, înainte de a se transfera la departamentul de știință a datelor/simulare în decembrie 2016.

New Content Item (1)

Karina Konrath a studiat matematică tehnică la Universitatea de Tehnologie din Graz și lucrează pentru SSI SCHAEFER din noiembrie 2017. În calitate de cercetător de date, ea este responsabilă în mare măsură de analiza și pregătirea datelor, ceea ce necesită utilizarea intensivă a statisticii și a matematicii.

Inovații și tendințe în manipularea materialelor și logistică

Tendințe

Aveți întrebări sau observații?