Schlagwort: Data Knowledge
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Systems Thinking
Systems Thinking: Ein Ansatz für die moderne Produktentwicklung In der Produktentwicklung und insbesondere im Bereich der wissenschaftlichen und technologischen Innovation hat sich Systems Thinking (Systemdenken) als wertvolle Methode etabliert. Systems Thinking ermöglicht es, komplexe Herausforderungen in ihrer Gesamtheit zu betrachten und zu verstehen, wie verschiedene Elemente eines Systems interagieren. Für wissenschaftliche Produktentwickler ist dieser Ansatz…
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Beraters für Wissenschaftspolitik & Innovation
Aufgaben, Voraussetzungen und Karriereperspektiven In einer sich schnell verändernden Welt spielt die Wissenschaftspolitik eine entscheidende Rolle dabei, wie wissenschaftliche und technologische Entwicklungen gefördert und reguliert werden. Der Beruf des Beraters für Wissenschaftspolitik & Innovation ist ein spannendes und anspruchsvolles Tätigkeitsfeld, in dem Wissen aus den Bereichen Politik, Wissenschaft und Wirtschaft kombiniert wird. Diese Fachleute sind…
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Systemarchitekt KI & Simulation
Aufgaben, Voraussetzungen und Karrierechancen Mit der fortschreitenden Digitalisierung und der Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) und Simulationstechniken in der Industrie hat sich der Beruf des Systemarchitekten für KI & Simulation zu einem gefragten Spezialgebiet entwickelt. Dieser Arbeitsbereich kombiniert die Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Systemen, die sowohl KI als auch Simulationstechnologien integrieren, um komplexe Abläufe…
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Bayes-Theorem
Die Bayessche Statistik bietet eine leistungsstarke Methodik zur Analyse und Modellierung von Unsicherheiten und Wahrscheinlichkeiten in komplexen Fertigungssystemen. Im Gegensatz zur klassischen Statistik, die feste Wahrscheinlichkeiten verwendet, erlaubt die Bayessche Statistik eine dynamische Anpassung der Wahrscheinlichkeiten basierend auf neuen Informationen. In Fertigungssystemen ist dies besonders nützlich, da diese Systeme oft stochastischen Prozessen unterliegen und sich…
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Künstliche Intelligenz – Nachbardisziplinen
Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) ist eng mit mehreren anderen wissenschaftlichen und technologischen Themen verknüpft, die sich historisch parallel oder in Wechselwirkung mit KI entwickelt haben. Hier sind einige zentrale Themen, die in engem Zusammenhang mit der Entwicklung der KI stehen: Mathematik und Logik Die Wurzeln der KI liegen in der formalen Mathematik und…
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Control Theory
Regelungstechnik (Control Theory) ist ein Teilgebiet der Ingenieurwissenschaften und Mathematik, das sich mit der Steuerung dynamischer Systeme befasst. Das Ziel der Regelungstechnik ist es, sicherzustellen, dass ein System sich wie gewünscht verhält, indem es in Echtzeit überwacht und angepasst wird, um Störungen zu minimieren. In der Praxis wird die Regelungstechnik beispielsweise in der Automobilindustrie, in…
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Data Mining
Die Entwicklung und Transformation von Data Mining Data Mining, die Kunst und Wissenschaft der Entdeckung von Mustern und Wissen aus großen Datenmengen, hat sich im Laufe der Zeit von einer Spezialdisziplin der Informatik zu einem zentralen Baustein der modernen Datenanalyse entwickelt. Im Folgenden wird die Entwicklung und Transformation von Data Mining von seinen Ursprüngen bis…
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Die Evolution der Künstlichen Intelligenz
Die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz (KI) ist eine faszinierende Reise, die über mehrere Jahrzehnte hinweg von der Vision menschlicher Intelligenz bis hin zu bahnbrechenden Technologien wie Maschinellem Lernen und neuronalen Netzwerken reicht. Hier ist ein Überblick über die wichtigsten Meilensteine und Entwicklungsschritte der KI: Die Ursprünge der Künstlichen Intelligenz (1940er–1950er Jahre) Die Anfänge der KI…
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Berliner Startups
Wie Berliner Startups die Zukunft von Data Science formen: Chancen für Data Professionals Die Berliner Startup-Szene hat sich in den letzten Jahren zu einem der bedeutendsten Hotspots für Innovation und Technologie in Europa entwickelt. Inmitten dieser dynamischen Umgebung spielt Data Science eine zentrale Rolle. Von der Nutzung von Big Data bis hin zu Machine Learning…
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CRISP-DM
CRISP-DM und seine Relevanz für moderne Data Science, Machine Learning und KI Das CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)-Modell ist seit den 1990er Jahren der de facto Standard für die Entwicklung von Data Science-Projekten. Ursprünglich entwickelt, um Data Mining-Projekte zu strukturieren, hat sich das Modell als äußerst robust und anpassungsfähig erwiesen und bleibt…