Dieses Buch bietet Ihnen einen praktischen Einstieg in die Welt der K???nstlichen Intelligenz (KI) und Data Science. Es hinterfragt aktuelle Hypes und ist ein praxiserprobter Guide mit konkreten Schritten f???r den sinnvollen Einsatz von einfachen bis komplexeren KI-Anwendungen im Unternehmen - mit Schwerpunkt auf Data Analytics und Web-/App-Tracking. In welchen Einsatzbereichen steckt das meiste Potenzial? Wie bestimmen Sie den KI-Reifegrad Ihres Unternehmens und wie planen Sie Ihre KI-Weiterbildungsoffensive? Welche ...
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Dieses Buch bietet Ihnen einen praktischen Einstieg in die Welt der K???nstlichen Intelligenz (KI) und Data Science. Es hinterfragt aktuelle Hypes und ist ein praxiserprobter Guide mit konkreten Schritten f???r den sinnvollen Einsatz von einfachen bis komplexeren KI-Anwendungen im Unternehmen - mit Schwerpunkt auf Data Analytics und Web-/App-Tracking. In welchen Einsatzbereichen steckt das meiste Potenzial? Wie bestimmen Sie den KI-Reifegrad Ihres Unternehmens und wie planen Sie Ihre KI-Weiterbildungsoffensive? Welche wirtschaftlichen, ethischen und ???kologischen Risiken sollten Sie ber???cksichtigen? Antworten darauf erhalten Sie in diesem Quick Guide - mit zahlreichen Tipps, Methoden und Vorlagen f???r den Transfer in Ihr Unternehmen. Ein Buch f???r alle, die sich die M???glichkeiten von KI-Anwendungen jetzt erschlie???en und schon bald davon profitieren wollen. Der Inhalt Grundlagen und historische Einordnung Einsatzbereiche von KIim Bereich Analytics Risiken und Chancen beim Einsatz von KI im Unternehmen KI-Governance in f???nf konkreten Schritten AI & Data Analytics trifft Recht: AI Act und DSGVO KI-Strategie aus Ihrer Gesch???ftsstrategie ableiten KI-Kompetenz im Unternehmen erh???hen - mit Self-Assessment, Gap-Analyse und KI-Kompetenz-Canvas Vom Scheitern lernen: Der Friedhof der KI-Projekte Was Sie aus diesem Buch mitnehmen werden: Warum wir im Zeitalter der allgegenw???rtigen K???nstlichen Intelligenz alle zumindest ein bisschen zu Data Scientists werden m???ssen Wie sich die Teildisziplinen von K???nstlicher Intelligenz und Data Science zueinander verhalten Was Machine Learning und Deep Learning eigentlich sind und was das mit Neuronalen Netzen zu tun hat Wie sich die genAI, also generative K???nstliche Intelligenz, in verschiedenen Dom???nen (Sprache, Bild, Musik etc.) entwickelt Wo aktuelldas meiste Potenzial f???r den Einsatz von KI steckt und welche Bereiche Sie sich deshalb genauer ansehen sollten Wo Sie KI in Ihrem Alltag direkt anwenden k???nnen, um Aufgaben schneller und einfacher zu erledigen Welche wirtschaftlichen, ethischen und ???kologischen Risiken und Chancen Sie beim Einsatz von KI ber???cksichtigen sollten Wieso eine Kosten-Nutzen-Abw???gung erfolgen sollte, bevor ein KI-Projekt gestartet wird Wie Sie die Ziele Ihrer KI-Governance festlegen Worauf Sie bei der Umsetzung Ihrer Governance Welche rechtlichen Entwicklungen im Bereich von Data Procurement und Data Analytics zu erwarten sind Grundlegende Schritte zur Bewertung der Anwendbarkeit des Gesetzes auf spezifische Praktiken durch Fallstudienanalysen Wie sich Ihre KI-Strategie in der Praxis umsetzen l???sst (am Beispiel von Conversion Rate Optimization) Warum sich KI-Kompetenz und KI-Strategie gegenseitig bedingen und wie Sie dieses Henne-AI-Problem l???sen k???nnen Wie Sie bestimmen, welchen KI-Reifegrad Ihr Unternehmen gerade hat und welchen es erreichen m???chte Wie Sie die vorhandene KI-Kompetenz in Ihrem Unternehmen erheben und anhand eines Zielbildes und einer Gap-Analyse herausfinden, auf welche Bereiche Sie sich bei Ihrer Weiterbildungsoffensive konzentrieren sollten Wie Sie Ihre Weiterbildungsoffensive mit einem Canvas planen Wie wir mit den Hypes im Zeitalter der KI umgehen sollten Warum es KI-Kompetenz und kritisches Denken braucht, um herauszufinden, aus welchen Fehlern und Projekten man wirklich lernen kann - mit Self-Assessment und Gap-Analyse Was Scheitern mit Ihrer Datenkultur zu tun hat und wie diese gef???rdert werden kann Mit
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