KI heute

Dokumente werden ständig und überall benötigt und verarbeitet. Sie sind vielerorts noch die Basis der Kommunikation. Das manuelle Bearbeiten von Dokumenten ist nicht nur zeitaufwendig und fehleranfällig, sondern oft auch wenig wertschöpfend.

Gartner-Studien haben ergeben, dass der durchschnittliche Betrag der vermeidbaren Nacharbeit in Buchhaltungsabteilungen bis zu 30% der Gesamtzeit eines Vollzeitmitarbeiters in Anspruch nehmen kann. Und in vielen Bereichen liegen die Dokumente noch nicht mal elektronisch vor wie zum Beispiel bei Gerichten. Und genau hier setzt Document Understanding an. Der Begriff Dokumentenverständnis bezieht sich auf den Bereich, der sich mit der logischen und semantischen Analyse von Dokumenten befasst, um für den Menschen verständliche Informationen zu extrahieren und in maschinenlesbare Form zu bringen.

Unser Gast heute ist Mo Brückner, Experte für Intelligent Automation

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OPITZ CONSULTING 
■■■ Digitale Service Manufaktur 

Wir beleuchten praxisnah Strategien, Best Practices sowie Chancen und Herausforderungen der KI-Transformation in Unternehmen.

Jedes Unternehmen produziert Daten, die erfasst, aufbereitet und gesammelt werden können. Dass diese Daten von Datenanalysten ausgewertet werden, ist eine gängige Praxis. Schwerfällige Tabellen wurden bereits durch leichtgängige Tools ersetzt, um den Anwendenden ihre Arbeit zu erleichtern. Aber was passiert, wenn hier KI mit seinen verschiedenen Möglichkeiten ins Spiel kommt?

Unser Gast heute ist Janine

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Artikel "Analytics der Zukunft" von Janine im BI Spektrum

Wir beleuchten praxisnah Strategien, Best Practices sowie Chancen und Herausforderungen der KI-Transformation in Unternehmen.

Maschinelle Übersetzung gibt es schon sehr lange, erste Pionierversuche gab es bereits in den 1930ern. Sehr große Verbesserungen brachte der Einsatz von Deep Learning und künstlichen neuronalen Netzen. Sie ermöglichen Computersystemen, kontextbezogene Verbindungen zwischen Wörtern und Phrasen herzustellen. Das "GPT" bei GPT-3 steht für Generative Pre-trained Transformer. Und den gibt es jetzt schon in der dritten Ausbaustufe.  Der Transformer bekommt einen Input, wertet ihn mit Hilfe von Deep Learning aus und generiert neuen Output. GPT, egal ob 2 oder 3, gehört damit zum großen Feld der künstlichen Intelligenz.

Wir sprechen mit Carsten über seine Erfahrungen und Erlebnisse mit GPT-2 und GPT-3.

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Artikel OpenAIs GPT-3
GPT-2 ausprobieren

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Chatbots können heute schon eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen. Zum Beispiel geben sie mir Infos, die ich brauche. Statt bei Google oder im Bücherregal zu suchen, frage ich doch lieber einen Chatbot. Doch einen größeren Mehrwert liefern Chatbots, wenn sie mit den Systemen interagieren und Kundendaten vorqualifizieren, Reservierungen vornehmen, die Bezahlung abwickeln oder eine Sendungsverfolgung anbieten.

Leon berichtet aus einem Projekt bei der bavOnline, in dem LAURA entworfen und entwickelt wurde.

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Buchempfehlung Aufbau und Anwendungsmöglichkeiten von autonomen Sprachassistenten

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Die Digitalisierung in der öffentlichen Verwaltung nimmt langsam Fahrt auf. Langsam. Und auch des Thema Künstliche Intelligenz gewinnt an Bedeutung und die Nachfragen aus dem öffentlichen Sektor steigen. Zusätzlich hat die Bundesregierung Ende 2020 ihre „Strategie Künstliche Intelligenz“ fortgeschrieben. Doch wie groß ist die Lücke zwischen  Realität und Wirklichkeit? Zwischen Digitalisierung und der gewünschten Einführung von KI?

Arpine berichtet aus ihrer täglichen Arbeit und beschreibt, welchen Einfluß die KI-Ethik hat.

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Das Gebiet der künstlichen Intelligenz ist ein großes Sammelbecken für vielerlei Buzzwords. Machine Learning, Deep Learning, Neuronale Netze, Chatbots, Algorithmen, Deep Fakes  – und es gibt noch mehr. Wie findet man da einen guten Einstieg und behält den Überblick?

Patrick spricht mit uns über Buzzwords und Empfehlungen.

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Buchempfehlung
Das Periodensystem der KI

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Elastic Stack ist eine verteilte RESTful-Suchmaschine und -Analytics-Engine, die eine wachsende Zahl von Anwendungsfällen abdecken kann. Egal, ob es darum geht, die Top-N-Ereignisse in einem Gewirr textbasierter Dokumente zu finden, Sicherheitsereignisse zu analysieren oder Metriken ohne Beschränkungen zu analysieren. Selbst Milliarden Logzeilen sollen kein Problem darstellen und Trends erkennbar machen. Aber wie funktioniert die Anwendung des Elastic Stacks in der Praxis?

Kai berichtet aus der Praxis und teilt seine Erfahrungen.

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Elasticsearch und Kibana mal ausprobieren

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Die weiterführenden Fähigkeiten von Computern interessieren den Menschen schon seit je her. 1936 hat Alan Turing seine Theorie bewiesen, dass eine Rechenmaschine kognitive Prozesse ausführen kann. Der Turing Test wurde später geboren, um das zu überprüfen. 1966 Hat Joseph Weizenbaum mit Eliza den ersten Chatbot entwickelt, ein Computerprogramm, dass mit dem Anwender in natürlicher Sprache kommuniziert. Wenn auch nur geschrieben, tauschte Eliza bereits echte Sätze mit den Anwendern aus. NETtalk ist das erste Programm, das wirklich spricht. Seit 1986 können so erste Worte und Sätze korrekt gelesen und ausgesprochen werden. 2011 gewinnt das Computerprogramm Watson ein TV Quiz und beweist so, wie gut es die Sprache versteht. Mit Siri, Alexa und Cortina kommen in den folgenden Jahren verschiedene Sprachdienste auf den Markt. Doch wo geht die Reise hin? Und was ist überhaupt Intelligenz?

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Artikel zur Zukunft von KI von Martin V. Butz

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Genau wie die Maschinen, die den Menschen in der Industrie ersetzen, haben intelligente Automatisierungslösungen jetzt in allen Branchen begonnen, vor allem eher eintönige Tätigkeiten der Beschäftigten zu übernehmen und damit Freiräume für kreativere und innovativere Aufgaben zu schaffen. Bereiche wie Marketing, Vertrieb, Personalwesen, Kundensupport, Finanzen, IT-Support, Geschäftsprozessmanagement oder Operations Excellence nutzen intelligente Automatisierung, um mehr Wert zu schaffen.

IA kombiniert Technologien wie Structured Data Interaction (SDI), Robotic Process Automation (RPA), Machine Learning (ML), Natural Language Processing (NLP), Natural Language Generation (NLG), AI-Decision-Systeme, Chatbots und virtuelle Agenten.

Doch was steckt genau dahinter? Und was sind gute Anwendungsfälle?

Unser Gast heute ist Mo.

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TDWI Vortrag "Automation neu gedacht"

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Machine Learning ist in unserem Alltag angekommen. Sei es bei Produktempfehlungen von Amazon oder Netflix oder bei der Betrugserkennung einer Bank.

Die Zahl der Algorithmen im Umfeld der KI ist groß. Aus dem Grund gibt es verschiedene Ansätze der Strukturierung. Eine Spezialgebiet ist das Überwachte Lernen (Supervised Learning). Der Begriff "Überwachtes Lernen" leitet sich aus der Tatsache her, dass ein Algorithmus aus einem Trainingsdatensatz lernt. D. h. zu vielen Daten gibt es Antworten – sogenannte "Label" – die dem Algorithmus helfen, sich zu entscheiden und zu justieren. Ein Vorteil ist die Transparenz, die hilft, Entscheidungen eines Algorithmus nachvollziehen zu können.

Tasja gibt uns Einblicke in Maschinelles Lernen.

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Buchtip 1: "Machine Learning kompakt - Alles, was Sie wissen müssen" von Andriy Burkov
Buchtip 2: "Data Science mit Python" von Jake VanderPlas

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