Was bezeichnen folgende Bergriffe?
Was sind die drei Wellen der KI?
Welche industriellen Anwendungsfelder gibt es schon?
Was ist das Dilemma bezüglich Datenverfügbarkeit und Wichtigkeit von Domänenwissen?
Was bedeuten folgende Begriffe?
Maschinelles Lernen - Wie wählt man Daten zum Trainieren von ML-Algorithmen
aus?
Was ist überwachtes Lernen?
Was ist unüberwachtes Lernen?
Was ist Deep Learning?
Was ist NLP?
Was ist Computer Vision?
Was ist die KDD Methode?
Was bezeichnet die CRISP-DM Methode?
Wo ist der Unterschied zwischen KDD und CRISP-DM Methode? Was sind Vor- und Nachteile?
Art der Prozesse zur Durchführung von Machine Learning Projekten in der
Industrie: Data Driven?
Industrie: Process-Driven?
Wie kann KI in der Produktentstehung unterstützen?
Nenne 3 Best Practices für den Einsatz von KI in Unternehmen.
Warum ist Datenqualität so wichtig für KI?
Welche Dimensionen der Datenqualität gibt es?
Sind unendlich viele Daten besser als endlich viele?
Zu welchen Problemen kann es bei der Datenqualität in unstrukturierten Texten kommen?
Was unterscheiden Daten in Unternehmen zu Daten in der Forschung?
Was ist die Herausforderung bei der Erklärbarkeit von KI Lösungen?
Welche Verfahren zum Erklären von KI gibt es?
Was macht man mit einer HeatMap?
Was sind die Herausforderungen bezüglich der Akzeptanz von KI Lösungen in der Praxis?
Was sind die 4 KI Prinzipien von Daimler?
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