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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Risikobewertung, Betrugserkennung und automatisierten Handelsentscheidungen eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und verbessern die Sicherheitssysteme. Im Marketing werden sie zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. **
Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Markttrends eingesetzt. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
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Wieland, Mareike: Informiert oder (doch nur) abgelenkt?Informiert oder (doch nur) abgelenkt? , Wer auf Nachrichten in sozialen Medien stößt und sie aufmerksam liest, kann daraus lernen. Doch ist diese Form der Zuwendung im Alltag auf Plattformen, die entlang ökonomischer Interessen optimiert sind, realistisch? Die Arbeit untersucht das Potenzial sozialer Medien im Prozess des politischen Informierens unter systematischer Berücksichtigung ihrer technologischen Infrastruktur. Am Beispiel von Social-Media-Newsfeeds als plattformübergreifendem Design-Element wird illustriert, dass die implementierte "Infinite Scrollen"-Funktionalität keine neutrale Technologie darstellt, sondern ein Werkzeug, um das unmittelbare Verhalten der Nutzer:innen im ökonomischen Interesse der Plattformanbieter zu gestalten. Mit dem "Cycle of Distraction" wird ein theoretisches Modell formuliert, das erstmalig Befunde zur Persuasivität von Technologie, kommunikationswissenschaftliche Modelle (nicht-)intentionalen Nachrichtenlernens sowie Befunde der psychologischen Gewohnheitsforschung integriert. Im empirischen Teil werden Kernannahmen des Modells mittels ereignisbasiertem, signalkontingenten Experience Sampling, das durch die tatsächliche App-Nutzung ausgelöst wird, validiert. Die Arbeit adressiert damit Forschungsbedarfe von fachlicher ebenso wie gesellschaftlicher Relevanz: Aus theoretischer Sicht werden situative Prozesse während der Interaktion mit sozialen Medien berücksichtigt, um unmittelbare Einflusspotenziale der Kommunikationsarchitektur auf das Verhalten zu skizzieren. Gleichzeitig werden Annahmen darüber formuliert und empirisch geprüft, wie sich ein situativ variables Verhalten im Zeitverlauf zu Verhaltenstendenzen kumulieren kann. Auf diese Weise werden mittelbare gesellschaftliche Konsequenzen individuellen Handelns in den Blick genommen, die trotz situativer Funktionalität (Bedürfnisbefriedigung) mittel- bis langfristig dysfunktional sein können. Technologie wird so weder eine vollständige Determination unseres Verhaltens unterstellt noch naiv davon ausgegangen, dass eine durch gewinnorientierte Konzerne wie Facebook oder Google geprägte technologische Informationsinfrastruktur keinerlei Konsequenzen für relevante gesellschaftliche Aspekte wie die politische Informiertheit oder Kompetenzen im Umgang mit einer persuasiven Technologie impliziert. , Lautsprecher > Audio, Kommunikation & Navigation , Erscheinungsjahr: 20231212, Autoren: Wieland, Mareike, Seitenzahl/Blattzahl: 407, Keyword: Aufmerksamkeitsökonomie; Computational Social Science; Cycle of Distraction; Gewohnheitsforschung; Kommunikationswissenschaft; Medienpsychologie; Mensch-Computer-Interaktion; Newsfeed; Politikwissenschaft; automatisierte Nachrichtenkontakte; soziale Medien, Fachschema: Kommunikationswissenschaft~Social Media~Social Network~Soziales Netzwerk~Cultural Studies~Kulturwissenschaften~Wissenschaft / Kulturwissenschaften~Medientheorie~Medienwissenschaft, Fachkategorie: Gesellschaftliche Gruppen~Kommunikationswissenschaft, Warengruppe: HC/Kommunikationswissenschaften, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 214, Breite: 141, Höhe: 25, Gewicht: 510, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft,39,00 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Künstliche Intelligenz, Robotik und autonome Systeme in der Gesundheitsversorgung., Taschenbuch von , Verlag Wissenschaft & Praxis, 978-3-89673-759-5Künstliche Intelligenz, Robotik Und Autonome Systeme In Der Gesundheitsversorgung., Taschenbuch Von, Verlag Wissenschaft & Praxis, 978-3-89673-759-5, Seitenanzahl: 20449,90 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Welche verschiedenen Anwendungsgebiete gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente helfen. Im Finanzwesen werden sie zur Betrugsprävention und zur Analyse von Marktdaten eingesetzt. In der Automobilindustrie unterstützen sie bei der Entwicklung autonomer Fahrzeuge und in der Marketingbranche bei der Personalisierung von Werbung und der Analyse von Kundenverhalten. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Analyse von Marktdaten und der Risikobewertung eingesetzt werden. In der Automobilindustrie können sie zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge und zur Optimierung von Produktionsprozessen verwendet werden. Im Marketing können sie zur Personalisierung von Werbung und zur Analyse von Kundenverhalten eingesetzt werden. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Automobilindustrie und E-Commerce. Im Gesundheitswesen können sie beispielsweise bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Medikamente eingesetzt werden. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugserkennung und der Risikobewertung helfen. In der Automobilindustrie können sie autonomes Fahren ermöglichen und im E-Commerce können sie personalisierte Empfehlungen und Kundenbetreuung bieten. **
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Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen finden Anwendung in verschiedenen Bereichen wie der Medizin, wo sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden eingesetzt werden. Im Finanzwesen unterstützen sie bei der Analyse von Marktdaten und der Vorhersage von Trends. In der Automobilindustrie werden sie für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge genutzt und im Bereich der Sprach- und Bilderkennung kommen sie in der Unterhaltungs- und Kommunikationstechnologie zum Einsatz. **
Welche verschiedenen Anwendungsbereiche gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Medizin, Finanzen, Automobilindustrie und Marketing. In der Medizin können sie bei der Diagnose von Krankheiten und der Entwicklung neuer Behandlungsmethoden helfen. Im Finanzwesen können sie bei der Betrugsprävention und der Analyse von Markttrends eingesetzt werden. In der Automobilindustrie werden sie für autonomes Fahren und die Optimierung von Produktionsprozessen genutzt, während sie im Marketing zur personalisierten Kundenansprache und zur Analyse von Verbraucherdaten eingesetzt werden. **
Welche verschiedenen Einsatzfelder gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie eingesetzt. Sie unterstützen auch bei der Bilderkennung, Sprachverarbeitung und der Optimierung von Prozessen. Zudem finden sie Anwendung in der Robotik, der Sicherheitstechnik und im Marketing. **
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Welche verschiedenen Einsatzfelder gibt es für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen?
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen und Automobilindustrie eingesetzt. Sie unterstützen auch bei der Bilderkennung, Sprachverarbeitung und der Optimierung von Prozessen. Zudem finden sie Anwendung in der Robotik, der Sicherheitstechnik und im Marketing. **
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