Big Data
bezieht sich in der Regel auf Daten, die mit herkömmlichen Anwendungen nicht effektiv verarbeitet werden können, da große Datenmengen erfasst, gespeichert, übertragen, abgefragt und aktualisiert werden müssen. Obwohl es keine singuläre Definition dafür gibt, beziehen sich die Leute oft auf die 3 V von Big Data: Volumen (die Größe der Daten), Vielfalt (Daten aus verschiedenen Quellen oder in verschiedenen Formaten) und Geschwindigkeit (die Geschwindigkeit, mit der Daten erzeugt werden und an dem es für die Verarbeitung zur Verfügung stehen muss.)
Im @ Tutorial werden die strategischen Optionen für neue Geschäftsmodelle und operative Leistungsverbesserungen erläutert.
AI
kann als ein Zweig der Informatik definiert werden, der darauf abzielt, intelligente Maschinen zu schaffen.
Das heißt, Maschinen, die die menschliche Leistung nachahmen, indem sie in der Regel lernen, komplexe Konzepte verstehen, zu Schlussfolgerungen gelangen oder mit Menschen in Dialog treten.
Auf der anderen Seite bezieht sich maschinelles Lernen auf einen der Zweige der KI, der auf der Idee basiert, dass wir Maschinen wirklich nur Zugang zu Daten gewähren und sie für sich selbst lernen lassen sollten.
Und nicht zuletzt bezieht sich Deep Learning auf einen Teil einer breiteren Familie von Methoden des maschinellen Lernens, die auf Repräsentationen von Lerndaten basieren und sich auf neuronale Netze konzentrieren, im Gegensatz zu aufgabenspezifischen Algorithmen.
Das @ Tutorial zeigt, wie durch organisatorische Veränderungen eine Wettbewerbsstrategie für einen Mensch-Maschine-Vorteil entwickelt werden kann.
In diesem Tutorial erhalten Sie einen Einblick in das folgende Modul:
Modul: Big Data und AI
>Den Mensch-Maschine-Vorteil schaffen
Big Data & AI: Intelligente vernetzte Produkte
Mit KI gemeinsam erschaffen
Big Data Management
Data Science-Prozess
Künstliche Intelligenz
Predictive Analytics von Flotten
Big Data & KI als Geschäft
Mensch-Maschine-Vorteil
Framework zur Implementierung von Big Data & AI
Da dieses Self-Service-@Tutorial so konzipiert ist, dass es bei Bedarf auf Herausforderungen und spezielle Weiterbildungsbedürfnisse eingeht.
Daher bietet sich hier die einmalige Gelegenheit, dieses @Tutorial mit allen benötigten Informationen zu erfassen.