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Journal articles on the topic 'Künstliche Intelligenz'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 30 July 2024

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1

Lücke, Oliver. "Künstliche Intelligenz! Menschliche Dummheit? Gesetzgeberische Vernunft!?" Recht und Politik 56, no. 3 (July 1, 2020): 386–93. http://dx.doi.org/10.3790/rup.56.3.386.

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Abstract:

Entstehen und Fortentwicklung künstlicher Intelligenz markiert eine Zeitenwende in der Digitalisierung, KI ist ein disruptiver „game changer“. Entwicklungs-, Chancen- und Risikopotential künstlicher Intelligenz sind ebenso immens wie die absehbaren Auswirkungen auf die Gesellschaft. Umso erstaunlicher ist es, dass dieses zentrale Zukunftsthema bislang rechtspolitisch im Hinblick auf seine rechtlichen Auswirkungen nur vereinzelt erörtert wird. Der Beitrag versteht sich als „Denkanstoß“ und „Handlungsaufruf“zugleich und möchte die überfällige gesellschaftliche, aber vor allem rechtspolitische Debatte über den Umgang mit der künstlichen Intelligenz befördern. Problematik und akuter Regulierungsbedarf werden aufgezeigt. Das Thema wird vom Autor an anderer Stelle ausführlich vertieft, kritisch beleuchtet und mit einem vollständig ausformulierten Vorschlag für eine EU-Grundverordnung zur künstlichen Intelligenz abgerundet (Lücke, Künstliche Intelligenz – Vorschlag für eine EU-Grundverordnung zur künstlichen Intelligenz, RuP Beiheftereihe, Heft 5, erscheint Herbst 2020).

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2

Kather, Jakob Nikolas, Jeremias Krause, and Tom Luedde. "Künstliche Intelligenz in der Gastroenterologie." DMW - Deutsche Medizinische Wochenschrift 145, no. 20 (October 2020): 1450–54. http://dx.doi.org/10.1055/a-1013-6593.

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Abstract:

Was ist neu? Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Künstliche Intelligenz (KI) verändert derzeit alle Bereiche unseres Lebens- und Arbeitsalltags. Die Welt der Medizin ist hiervon nicht ausgenommen. Eine Kernmethode der künstlichen Intelligenz – künstliche neuronale Netzwerke – ist besonders effektiv im Analysieren von Bilddaten. Dies beeinflusst auch die Gastroenterologie wesentlich. Klinische Anwendungen Insbesondere endoskopische, radiologische und histologische Bilder können mittels künstlicher neuronaler Netzwerke automatisch analysiert werden. Einerseits können dadurch repetitive Tätigkeiten automatisiert werden, beispielsweise die Suche nach Polypen in der Screening-Koloskopie. Andererseits ermöglicht dies jedoch auch die Erkennung von subtilen Mustern in Bilddaten, welche als neuartige Biomarker für klinische Verläufe genutzt werden könnten. Ausblick Das Angebot kommerzieller KI-Systeme wird in Zukunft deutlich zunehmen. Wichtig ist die Ausbildung interdisziplinärer Forscherinnen und Forscher, das Vorhandensein standardisierter Datenbanken und das frühzeitige Heranführen der Ärztinnen und Ärzte an die komplexen KI-Anwendungen.

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3

Wirtz, Bernd W., and Jan C. Weyerer. "Künstliche Intelligenz: Erscheinungsformen, Nutzungspotenziale und Anwendungsbereiche." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 48, no. 10 (2019): 4–10. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2019-10-4.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz bietet Unternehmen ein erhebliches Chancenpotenzial und hat sowohl in der Unternehmenspraxis als auch in der wissenschaftlichen Forschung besondere Bedeutung gewonnen in den letzten Jahren. Als Querschnittstechnologie durchdringt künstliche Intelligenz zunehmend die gesamte Wirtschaft und Gesellschaft und ist somit für alle Branchen und Lebensbereiche relevant. Vor diesem Hintergrund beschreibt der Beitrag die wichtigsten Erscheinungsformen künstlicher Intelligenz und stellt deren Nutzungspotenziale und Anwendungsbereiche in unterschiedlichen Branchen dar, bevor in einem folgenden Beitrag die Chancen, Risiken und strategische Governance im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz betrachtet werden (siehe WiSt, Nr. 11/2019, S. 4 ff.).

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4

Fritz, Jürgen. "Industrie 4.0 durch Künstliche Intelligenz." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 117, no. 5 (May 1, 2022): 344–48. http://dx.doi.org/10.1515/zwf-2022-1053.

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Abstract:

Abstract Industrie 4.0 und Künstliche Intelligenz sind derzeit häufig verwendete Begriffe. Dabei wird übersehen, dass Künstliche Intelligenz lediglich eines von mehreren wichtigen Elementen ist, um Industrie 4.0 erfolgreich umzusetzen. All diesen Elementen liegt der entscheidende Rohstoff des 21. Jahrhunderts zugrunde: Daten. Dieser Beitrag zeigt, wie Daten gewinnbringend zur Anwendung kommen und welcher Mehrwert durch die Kombination von Industrie 4.0 mit Künstlicher Intelligenz erzielt werden kann.

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5

Steinbach, Peter. "Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen." neuroreha 13, no. 01 (March 2021): 9–14. http://dx.doi.org/10.1055/a-1255-4914.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz als Überbegriff steht schon länger im Fokus von Klinikern, Gesundheitsökonomen und medizinischen Wissenschaftlern. Entdeckungen in diesem weiten Feld sind aber nur vereinzelt im klinischen Alltag sichtbar, da insbesondere die diagnostische Entscheidungshoheit dem Menschen zugestanden wird. Doch steht schon heute fest: Der Einsatz von künstlicher Intelligenz wird nach und nach zu einem Wandel in der Medizin führen.

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6

Deininger, Olaf. "Neue Geschäftsmodelle." agrarzeitung 78, no. 3 (2023): 8–9. http://dx.doi.org/10.51202/1869-9707-2023-3-008.

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Abstract:

Achtung! Teile dieser beiden Seiten sind von einer künstlichen Intelligenz geschrieben. Mit der digitalen Transformation, der zunehmenden Kommunikation der Maschinen untereinander, der allgegenwärtigen Verfügbarkeit und Lesbarkeit von Daten sowie mit dem Einzug von Verfahren wie Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Blockchain in die Lebensmittellieferkette entstehen in der Landwirtschaft viele neue Geschäftsmodelle. Wir haben die künstliche Intelligenz ChatGPT gebeten, die traditionellen und neue, innovative Geschäftsmodelle in der Landwirtschaft darzustellen. Die Ergebnisse stellen wir hier unverändert vor.

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7

Hennemann, Moritz. "Künstliche Intelligenz und Wettbewerbsrecht." Zeitschrift für Wettbewerbsrecht 16, no. 2 (August 7, 2018): 161–84. http://dx.doi.org/10.15375/zwer-2018-0204.

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Abstract:

ZusammenfassungDie disruptiven Technologien Künstlicher Intelligenz und die damit verbundenen Algorithmus-gestützten Anwendungen werden in nicht allzu ferner Zukunft den Wettbewerb sowohl um Märkte als auch auf ganz unterschiedlichen Märkten prägen. Folgerichtig erfährt die wettbewerbsrechtliche Erfassung und Beurteilung des Einsatzes von Algorithmen zunehmende Aufmerksamkeit im Schrifttum sowie in der Spruchpraxis von Behörden und Gerichten. Die darüber hinausreichende grundsätzliche(re) Befassung mit den übergeordneten Fragen von Künstlicher Intelligenz im Wettbewerbsrecht steht dagegen erst am Anfang. Vor diesem Hintergrund bestimmt und analysiert der nachfolgende Beitrag die kartellrechtlichen Rahmungen für Künstliche Intelligenz. Aufgeworfen sind insoweit grundlegende Fragestellungen zu den relevanten Märkten, zu Marktbeherrschung und Marktmachtmissbrauch, Kartellverbot und Fusionskontrolle sowie zu Verantwortlichkeit und Zurechnung im Wettbewerbsrecht de lege lata und de lege ferenda.

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8

Wirtz, Bernd W., and Jan C. Weyerer. "Künstliche Intelligenz: Chancen, Risiken und strategische Governance." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 48, no. 11 (2019): 4–9. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2019-11-4.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz hat einen erheblichen Bedeutungszuwachs in der Wissenschaft und Praxis in den letzten Jahren erfahren und durchdringt mit ihren vielfältigen Erscheinungsformen und Anwendungsbereichen zunehmend unsere Wirtschaft und Gesellschaft. Der vorliegende Artikel baut auf dem Beitrag „Künstliche Intelligenz: Erscheinungsformen, Nutzungspotenziale und Anwendungsbereiche“ der Autoren (siehe WiSt, Nr. 10/2019, S. 4 ff.) auf und stellt wesentliche Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz sowie einen strategischen KI-Governance-Ansatz dar, um entsprechende Risiken zu minimieren und Chancen zu verbessern.

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9

Kreutzer, Ralf T. "Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und Einsatzfelder in Marketing und Vertrieb." WiSt - Wirtschaftswissenschaftliches Studium 48, no. 12 (2019): 4–12. http://dx.doi.org/10.15358/0340-1650-2019-12-4.

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Abstract:

Aufbauend auf den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz wird gezeigt, wie die Künstliche Intelligenz zur Weiterentwicklung der Customer Services, zur Kundenakquisition, zur Preisfindung sowie zur Content-Creation beitragen kann.

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10

Piel, Jan-Hendrik, Malte Stonis, Raimund Rolfes, and Tom Strating. "Künstliche Intelligenz gegen Flächenkonflikte." BWK ENERGIE. 74, no. 3-4 (2022): 6–8. http://dx.doi.org/10.37544/1618-193x-2022-3-4-6.

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Abstract:

In der Energiewende werden dringend Fortschritte benötigt – doch immer wieder kommt es bei den erneuerbaren Energien zu Akzeptanzproblemen und Klageverfahren. Im Projekt „WindGISKI“ soll ein Geoinformationssystem auf Basis Künstlicher Intelligenz entwickelt werden, das an diesen Fragestellungen ansetzt. In einem Vorprojekt wurden dazu bereits Einflussfaktoren innerhalb des Spannungsfeldes aus Arten-, Umwelt- und Klimaschutz identifiziert. Ein interdisziplinäres Team aus Wissenschaft und Wirtschaft geht mit der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz nun den nächsten Schritt.

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11

Riedl, Reinhard. "Situatives Qualitätsmanagement." Psychiatrische Pflege 6, no. 6 (December 2021): 23–25. http://dx.doi.org/10.1024/2297-6965/a000398.

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Abstract:

Was ist zum Thema bereits bekannt? Derzeit werden viele Künstliche-Intelligenz-Lösungen für das Gesundheitswesen in Forschungslabors entwickelt, finden aber nur selten den Weg in die Praxis. Wie wird eine neue Perspektive eingebracht? Bislang wird ein Künstliche-Intelligenz-Gerät als Gerät betrachtet. Die Einbettung in die Arbeitsabläufe und das Design der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen findet zu wenig Beachtung. Was sind die Auswirkungen für die Praxis? Mit klaren Vorgaben für das Qualitätsmanagement bei der experimentellen klinischen Erprobung würden die Voraussetzungen für mehr klinische Forschung zur Nutzung von Künstlicher Intelligenz geschaffen.

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12

Radke, Peter. "Künstliche Intelligenz in der kardiovaskulären Medizin – Status und Perspektiven." Aktuelle Kardiologie 12, no. 06 (November 20, 2023): 433–38. http://dx.doi.org/10.1055/a-2146-0667.

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Abstract:

ZusammenfassungDie Menge medizinischen Wissens nimmt stetig zu. In noch größerem Ausmaß steigen jedoch Verfügbarkeit und Komplexität von Gesundheitsdaten aus elektronischen Patientenakten, Bildgebungsdaten oder genetischen Profilen bis hin zu Sensorikdaten einer Smartwatch. Eine Kernaufgabe ärztlichen Handelns besteht in der Synthese und Analyse aller verfügbaren Patientendaten. Diese übersteigen mittlerweile jedoch die Leistungsfähigkeit des menschlichen Gehirns und erfordern daher innovative Ansätze in den Bereichen der Informatik und Computerwissenschaften.„Künstliche Intelligenz“ (KI) kann über eine Kombination von Algorithmen, Daten und Rechenleistung menschenähnliche kognitive Prozesse simulieren. Vor allem maschinelles Lernen (ML) hat erhebliches Potenzial in der kardiovaskulären Medizin. Die Befundinterpretation von EKG oder die Diagnose von Vorhofflimmern durch Smartwatches basieren beispielsweise auf dem Einsatz von ML.Die weitere Entwicklung von künstlicher Intelligenz in der Medizin wird jedoch auch von neuen ethischen, datenschutzrechtlichen oder regulatorischen Herausforderungen begleitet. Ein transformativer Nutzen der künstlichen Intelligenz für die kardiovaskuläre Medizin wird jedoch erst durch das Überwinden der Herausforderungen sein volles Potenzial entfalten können.

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13

Schröder, Christoph. "Künstliche Intelligenz und die Algorithmen des Antisemitismus." Zeitschrift für Pädagogik und Theologie 75, no. 2 (April 26, 2023): 198–211. http://dx.doi.org/10.1515/zpt-2023-2007.

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Abstract:

Zusammenfassung Künstliche Intelligenz im Zusammenhang mit Antisemitismus ist ein vergleichsweiser junger Forschungsbereich. KI-basierte Ansätze sollen vor allem in der Untersuchung des Antisemitismus im WEB 2.0 zum Einsatz kommen. Der Beitrag möchte insgesamt in den Zusammenhang von Künstlicher Intelligenz, Antisemitismus und WEB 2.0 einführen. Dabei sollen auch Missverständnisse bezüglich dieses Zusammenhangs aufgedeckt werden.

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14

Schäffer, Utz, and Jürgen Weber. "Künstliche Intelligenz." Controlling & Management Review 65, no. 2 (February 2021): 3. http://dx.doi.org/10.1007/s12176-021-0370-0.

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15

Kreutzer, Ralf T. "Künstliche Intelligenz." Der Betriebswirt: Volume 60, Issue 1 60, no. 1 (February 28, 2019): 14–20. http://dx.doi.org/10.3790/dbw.60.1.14.

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Abstract:

Abstract In diesem ersten Beitrag zur Künstlichen Intelligenz werden die grundlegenden Begriffe und die Einsatzfelder vorgestellt. Zusätzlich wird herausgearbeitet, warum die Beschäftigung mit der Künstlichen Intelligenz für (fast) jedes Unternehmen notwendig ist. Im zweiten Teil (folgt in Ausgabe Der Betriebswirt 2/2019) werden ausgewählte Anwendungsfälle präsentiert.

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16

Spitzer, Manfred. "Künstliche Intelligenz." Nervenheilkunde 41, no. 01/02 (February 2022): 63–72. http://dx.doi.org/10.1055/a-1650-2220.

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17

Wildner, Manfred. "Künstliche Intelligenz." Das Gesundheitswesen 80, no. 11 (November 2018): 937–38. http://dx.doi.org/10.1055/a-0750-7130.

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Abstract:

Der argentinische Schriftsteller Jorge Luis Borges hat uns eine gewisse, angeblich chinesische Enzyklopädie mit dem Namen „Himmlischer Warenschatz wohltätiger Erkenntnisse“ hinterlassen: „Auf ihren uralten Blättern steht geschrieben, dass die Tiere sich wie folgt unterteilen: a) dem Kaiser gehörige, b) einbalsamierte, c) gezähmte, d) Milchschweine, e) Sirenen, f) Fabeltiere, g) streunende Hunde, h) in diese Einteilung aufgenommene, i) die sich wie toll gebärden, j) unzählbare, k) mit feinstem Kamelhaarpinsel gezeichnete, 1) und so weiter, m) die den Wasserkrug zerbrochen haben, n) die von weitem wie Fliegen aussehen“ 1. Es darf gelacht werden – sehen wir hier nicht einen klaren Hinweis auf die Notwendigkeit „Künstlicher Intelligenz“ (KI), um endlich eine spektralreine, wirkliche „MECE“- Ordnung (engl.für Mutually Exclusive, Combined Exhaustive) der Kategorien zu schaffen und die Begrenztheiten und Inkonsistenzen menschlichen Denkens zu überwinden? Und belegen nicht die bis vor kurzem unvorstellbaren Rechenleistungen der Computer eine grundsätzliche Überlegenheit der Maschinen, deren höhere Entwicklungsstufe quasi evolutionär im Sinne des Transhumanismus durch die Biologie nur vorbereitet wurde? Steht damit eine für die Mitte des 21. Jahrhunderts von Googles Technischem Direktor Raymond Kurzweil vorhergesagte Singularität mit Auftreten einer transhumanen Überintelligenz bevor? Als Belege werden gerne die in Spielen wie Schach (Computer „Deep Blue“, 1996), Jeopardy! (Programm „Watson“, 2011) oder GO (Programm „AlphaGo“, 2016) schon heute erreichten Siege von Hochleistungsrechnern bzw. Programmen gegenüber den jeweiligen menschlichen Champions angeführt. Wird menschliche Intelligenz in der KI ihren Meister finden?

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Rost, Martin. "Künstliche Intelligenz." Datenschutz und Datensicherheit - DuD 42, no. 9 (August 17, 2018): 558–65. http://dx.doi.org/10.1007/s11623-018-0999-9.

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19

Furbach, Ulrich. "Künstliche Intelligenz." Informatik-Spektrum 34, no. 5 (August 9, 2011): 431–32. http://dx.doi.org/10.1007/s00287-011-0563-6.

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20

Schütze, B., and H. Schlieter. "Künstliche Intelligenz." Der Radiologe 59, no. 12 (October 2, 2019): 1091–96. http://dx.doi.org/10.1007/s00117-019-00599-9.

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21

Satzger, Gerhard, Tobias Enders, and Nicole Reimer. "Künstliche Intelligenz." Controlling 29, K (2017): 24–30. http://dx.doi.org/10.15358/0935-0381-2017-k-24.

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22

Schreiber, A., H. Hahn, M. Wenzel, and T. Loch. "Künstliche Intelligenz." Der Urologe 59, no. 9 (August 21, 2020): 1026–34. http://dx.doi.org/10.1007/s00120-020-01294-7.

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Hartlep, Mathias. "Künstliche Intelligenz." Osteopathische Medizin 25, no. 2 (June 2024): 48. http://dx.doi.org/10.1016/s1615-9071(24)00053-4.

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Wolf, Sascha G., Paul-Georg Blickle, and Wolfgang C. G. von Meißner. "Künstliche Intelligenz." Gesundheits- und Sozialpolitik 77, no. 6 (2023): 41–46. http://dx.doi.org/10.5771/1611-5821-2023-6-41.

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Abstract:

Eine überbordende Bürokratie sowie der Mangel an Zeit und Fachkräften führen beim Personal im Gesundheitswesen zu Überlastung und dem Gefühl fehlender Wertschätzung. Dieser Beitrag soll zeigen, dass Künstliche Intelligenz (KI) eine Schlüsselfunktion bei der Überwindung von Ressourcenknappheit und der Verbesserung der Versorgungsqualität im ambulanten Sektor einnehmen kann.

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Waltl, Sandra, and Patrick Benkö. "Künstliche Intelligenz." R&E-SOURCE 11, no. 3 (July 15, 2024): 76–87. http://dx.doi.org/10.53349/resource.2024.i3.a1290.

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Abstract:

Die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) in Bildungseinrichtungen eröffnet neue Möglichkeiten und Herausforderungen. Lernende sollten sich bewusst sein, dass sie für ihre Ergebnisse verantwortlich sind, da selbst KI-Sprachmodelle wie ChatGPT Fehler und Vorurteile aufweisen können. Die Verwendung von KI-Tools wie LLM-Systemen und speziellen Anwendungen wie Photomath im Unterricht kann die Effizienz steigern und personalisierte Lernmöglichkeiten bieten. Es ist wichtig, dass Schüler*innen die ethischen Richtlinien im Umgang mit KI verstehen und einhalten, um das volle Potenzial dieser Technologie im Bildungsbereich auszuschöpfen. Die Evaluation und Reflexion über die Integration von KI im Unterricht sind entscheidend, um die Wirksamkeit zu beurteilen und die Schüler*innen auf die zunehmende Bedeutung von KI in einer digitalen Welt vorzubereiten.

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26

Hommelsheim, Philipp. "Intelligente Supervision und Künstliche Intelligenz." supervision 38, no. 3 (July 2020): 30–34. http://dx.doi.org/10.30820/1431-7168-2020-3-30.

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Abstract:

Die Entwicklungen auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz und deren Auswirkungen auf die Arbeitswelt bieten einigen Supervisorinnen und Supervisoren Anlass zur Freude, andere sind eher verunsichert. Die Supervision könnte auf zweierlei Weise betroffen sein: einerseits als »Handwerk« und andererseits durch betroffene Supervisanden. Was KI zukünftig für Auswirkungen auf die Supervision als Profession und die supervisorische Praxis haben könnte und warum Supervision im Gegensatz zu KI eine intelligente Konstellation darstellt, wird in diesem Beitrag skizziert.

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27

Dickten, H., C. Kratsch, and B. Reiz. "Die künstliche Intelligenz in der Einzelzellgenomik." Gefässchirurgie 24, no. 7 (September 17, 2019): 523–30. http://dx.doi.org/10.1007/s00772-019-00572-9.

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Abstract:

Zusammenfassung Die individuelle Zelle stellt die fundamentale Einheit des Lebens dar. Ihre Funktionsweise ist seit Jahrhunderten Gegenstand der biomedizinischen Forschung. Seit Kurzem erlaubt die sogenannte Einzelzellsequenzierung revolutionäre neue Einblicke in die Komposition von Geweben, die Interaktion zwischen Zellen und den Ablauf dynamischer Prozesse. Die damit verbundenen Daten, z. B. aus der Transkriptomik, stellen Analysten jedoch vor neue Herausforderungen. Die Daten sind typischerweise sehr groß, verrauscht und stark mit anderen Informationen vernetzt, sodass herkömmliche Verfahren ausscheiden. Neue, speziell adaptierte Algorithmen aus dem Feld der künstlichen Intelligenz können hier Abhilfe schaffen. In Verbindung stellen Einzelzellsequenzierung und künstliche Intelligenz mächtige neue Werkzeuge für die biomedizinische Forschung dar und erlauben Einblicke in höchster Auflösung. Wir geben einen kurzen Überblick über beide Technologien und liefern Beispiele für ihre Anwendung im medizinischen Bereich. Wir demonstrieren anschließend beispielhaft, wie Methoden der künstlichen Intelligenz erfolgreich für die Analyse von Einzelzelltranskriptomdaten eingesetzt werden können. Da der korrekte und gewinnbringende Einsatz dieser Methoden weiterhin detailliertes Hintergrundwissen verlangt, ist ein intensivierter Austausch zwischen den Disziplinen unumgänglich. Wir gehen deshalb abschließend auf den Einsatz neuer Plattformen zur Kollaboration und zum Wissensaustausch ein.

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Trapp, Mario. "Künstliche Intelligenz auf dem Prüfstand — Wie aus einer Künstlichen Intelligenz eine Safe Intelligence wird." Digitale Welt 5, no. 3 (June 11, 2021): 8–13. http://dx.doi.org/10.1007/s42354-021-0354-4.

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Lossos, Christian, Frank Morelli, and Simon Geschwill. "Entwicklung einer Methodik zur Prüfung der Wirksamkeit von künstlicher Intelligenz." Anwendungen und Konzepte der Wirtschaftsinformatik, no. 9 (July 14, 2019): 11. http://dx.doi.org/10.26034/lu.akwi.2019.3232.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich durch optimierte Rechenleistungen, große Mengen an verfügbaren Daten und massiven Investitionen immer mehr zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Alltags. Gleichzeitig führen die Komplexität der Technologie und fehlende Optionen zur eindeutigen Nachvollziehbarkeit von Entscheidungsprozessen zu vielfältigen, neuartigen Risiken. Vor dem Hintergrund möglicher Folgen durch maschinelle Fehlentscheidungen steht die Interne Revision in der Verantwortung, die Wirksamkeit von Künstlicher Intelligenz in spezifischen Anwendungsfällen zu bewerten.

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Strasser, Thomas. "Künstliche Intelligenz im Sprachunterricht. Ein Überblick." Revista Lengua y Cultura 1, no. 2 (May 5, 2020): 1–6. http://dx.doi.org/10.29057/lc.v1i2.5533.

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Abstract:

Dieser Beitrag gibt einen Überblick zum aktuellen wissenschaftlichen und praxisorientierten Stand von Künstlichen Intelligenzen (KIs) vor allem im Bereich des Sprachenlernens. Nach einer kurzen Einleitung, wie Künstliche Intelligenzen im Sprachunterricht terminologisch verortet sind bzw. was sie vereinfacht für den Sprachunterricht bedeuten, wird auf spezielle schwache KI-Techniken und Mechanismen eingegangen, die das Sprachenlernen unterstützen können. Dabei wird vor allem auf die Rolle der Lehrkraft und die Praktikabilität von KI-gesteuerten Feedbackmechanismen eingegangen. Im Praxisteil wird ein KI-gestütztes Tool auf dessen Praxistauglichkeit im Sprachunterricht unter Rücksichtnahme bestimmter fachdidaktischer Parameter analysiert. Der Beitrag schließt mit einer Conclusio zur Relevanz der Lehrkraft im Diskurs der digital-gestützten Technologien und gibt einen Ausblick zu weiteren Trends im Bereich KI-gestütztes Sprachenlernen.

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Reisinger, Kathrin. "Neuronale Netze: Mit künstlicher Intelligenz der Leukämie auf der Spur." kma - Klinik Management aktuell 26, no. 11 (November 2021): 43–45. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1739937.

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Abstract:

Forscher am Nationalen Centrum für Tumorerkrankungen Dresden haben ein Computersystem entwickelt, das mithilfe künstlicher Intelligenz eine akute myeloische Leukämie (AML) präzise erkennen kann. Ärzte und Informatiker des Uniklinikums und der TU Dresden entwickelten künstliche neuronale Netze, die sie mit digitalen Bilddaten von Knochenmarkausstrichen trainierten.

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Beckert, Bernd. "Vertrauenswürdige künstliche Intelligenz." TATuP - Zeitschrift für Technikfolgenabschätzung in Theorie und Praxis 30, no. 3 (December 20, 2021): 17–22. http://dx.doi.org/10.14512/tatup.30.3.17.

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Abstract:

Während es inzwischen eine ganze Reihe praktischer Leitfäden für die Implementierung des Konzepts der vertrauenswürdigen künstlichen Intelligenz (KI) gibt, fehlt es an konkreten Beispielen und Projekten für Umsetzungen, anhand derer sich Probleme und Erfolgsstrategien der Akteur*innen vor Ort aufzeigen ließen. Dieser Beitrag stellt ausgewählte Umsetzungsprojekte vor. Durchweg zeigt sich dabei ein noch geringer Grad an Konkretisierung. Deshalb wird anschließend nach den Gründen für das Umsetzungsdefizit gefragt. Drei Erklärungen kommen infrage: Time-to-Market-Überlegungen aufseiten der Unternehmen, Unklarheit darüber, welche Aspekte des Konzepts der vertrauenswürdigen KI bei welchen Anwendungen überhaupt relevant sind sowie die Tatsache, dass die Umsetzung von KI‑Projekten komplexer ist als die Umsetzung ‚normaler‘ Software-Projekte und deshalb spezifische Vorkehrungen notwendig sind.

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Linnhoff-Popien, Claudia. "Künstliche Intelligenz Inhalt." Digitale Welt 5, no. 3 (June 11, 2021): 14–15. http://dx.doi.org/10.1007/s42354-021-0355-3.

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Kreienberg, Rolf, Wolfgang Janni, and Klaus Vetter. "Künstliche Intelligenz (KI)." Der Gynäkologe 54, no. 7 (July 2021): 468–70. http://dx.doi.org/10.1007/s00129-021-04822-4.

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Vetter, Bernhard. "Pionierfeld Künstliche Intelligenz." agrarzeitung 76, no. 21 (2021): 5. http://dx.doi.org/10.51202/1869-9707-2021-21-005.

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Abstract:

Frankfurt a.M. Mit der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz in der Landwirtschaft steht der Sektor vor einer weiteren Umwälzung. Die Landwirte sehen diese Entwicklung überwiegend positiv, denn ihr Beruf könnte dadurch attraktiver werden. Aber noch sind viele Fragen ungeklärt.

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Meier, Andreas. "Rezension „Künstliche Intelligenz“." HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 55, no. 3 (March 27, 2018): 659–60. http://dx.doi.org/10.1365/s40702-018-0420-z.

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van Giffen, Benjamin. "Rezension „Künstliche Intelligenz“." HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik 57, no. 1 (January 22, 2020): 155–57. http://dx.doi.org/10.1365/s40702-020-00583-1.

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Mühlhoff, Rainer. "MENSCHENGESTÜTZTE KÜNSTLICHE INTELLIGENZ." Zeitschrift für Medienwissenschaft 11, no. 2 (March 1, 2019): 56–64. http://dx.doi.org/10.14361/zfmw-2019-210108.

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Shinde, Sonia. "Künstliche Intelligenz 2.0." Lebensmittel Zeitung 75, no. 47 (2023): 87–88. http://dx.doi.org/10.51202/0947-7527-2023-47-087.

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Hübbe, Luise. "Generative Künstliche Intelligenz." VDI energie + umwelt 1, no. 3-4 (2024): 34–35. http://dx.doi.org/10.37544/2942-7347-2024-3-4-34.

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Abstract:

Das Thema Künstliche Intelligenz (KI) bewegt die Weltwirtschaft derzeit wie kein anderes. Dabei existiert KI nicht erst seit 2023, sondern wird in Energieunternehmen seit Jahren für eine effiziente Energieverteilung, die Steuerung der Netzbelastung und den Schutz vor Cyberangriffen eingesetzt. Welche Veränderungen bringt die neue KI-Generation also mit sich? Und welche Potenziale bietet sie für die Kundenzentrierung im Energiesektor?

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Hegelich, Simon, and Kolja Hegelich. "Large Language Models: Starke KI mit bekannten Schwächen?" MedienWirtschaft 19, no. 3 (2022): 6–11. http://dx.doi.org/10.15358/1613-0669-2022-3-6.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz (KI) wird immer besser darin, Texte zu erzeugen, die wie vom Menschen geschrieben wirken. Diese Fortschritte verdanken wir extrem aufwändigen Modellen aus dem Bereich des Deep Learning (Large Language Models (LLM)). Aber ist ein Computer intelligent, wenn er intelligent wirkende Texte erzeugen kann? Der berühmte Turing-Test würde dies bejahen. Wir denken aber, dass Zweifel angebracht sind. So komplex diese modernen Algorithmen auch sein mögen, im Kern betreiben sie Mustererkennung. Der Aspekt, durch eigene Gedanken etwas Neues zu erschaffen, fehlt diesen Maschinen. Durch eine Analyse der Funktionsweise von LLM wollen wir verständlich machen, wie diese Modelle arbeiten, wo ihre Grenzen liegen und warum sie dennoch für das Ziel einer starken oder allgemeinen künstlichen Intelligenz ein wesentlicher Baustein sein werden.

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Hellebrandt, Thomas, Louis Huebser, Tobias Adam, Ina Heine, and Robert H. Schmitt. "Augmented Intelligence – Mensch trifft Künstliche Intelligenz." Zeitschrift für wirtschaftlichen Fabrikbetrieb 116, no. 6 (June 1, 2021): 433–37. http://dx.doi.org/10.1515/zwf-2021-0104.

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Abstract:

Abstract Künstliche Intelligenz (KI) gilt in vielen Bereichen als bahnbrechend, da die kognitive Leistung des Menschen reproduziert oder sogar übertroffen werden kann. Zunehmend findet KI nun auch Anwendung in der industriellen Produktion. Bisherige Applikationen haben jedoch gezeigt, dass ein vollständig automatisierter Einsatz von KI für die Entscheidungsfindung nicht ausreichend ist. Stattdessen geht der Ansatz der Augmented Intelligence davon aus, dass sich menschliche und maschinelle Intelligenz positiv ergänzen, um effizienter und zuverlässiger Entscheidungen zu treffen und daraus Handlungen abzuleiten. In diesem Beitrag werden sowohl das Konzept hinter Augmented Intelligence vorgestellt als auch vielversprechende Anwendungsfälle in der industriellen Produktion exemplarisch aufgezeigt. Ebenso werden die organisationalen bzw. betrieblichen Rahmenbedingungen diskutiert und Empfehlungen für eine erfolgreiche Umsetzung gegeben.

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Friedl, Gunther. "Künstliche Intelligenz im Controlling." Controlling 31, no. 5 (2019): 35–38. http://dx.doi.org/10.15358/0935-0381-2019-5-35.

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Abstract:

Die künstliche Intelligenz gilt derzeit als eine der Schlüsseltechnologien für die künftige Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen und Wirtschaftsräumen. Sie verändert durch zahlreiche Anwendungen das Leben jedes Einzelnen, hat aber auch erhebliche Auswirkungen auf Unternehmen und deren Controlling. Sie ermöglicht den Einsatz von digitalen Assistenten, was eine deutlich einfachere Kommunikation erlaubt. Künstliche Intelligenz verbessert Forecasts und Unternehmensplanung. Zudem hilft sie bei einer effizienteren Überwachung des Geschäfts. Richtig eingesetzt hat künstliche Intelligenz das Potenzial, die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen deutlich zu erhöhen.

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Nikolic, Drazen. "Energieflüsse in Echtzeit optimieren." BWK ENERGIE. 75, no. 1-2 (2023): 28–29. http://dx.doi.org/10.37544/1618-193x-2023-1-2-28.

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Abstract:

Die Energiewende braucht ein flächendeckendes Energiemanagement, das die erneuerbaren Energien intelligent steuert und effizient nutzt. Die Künstliche Intelligenz der Dinge (Artificial Intelligence of Things, kurz AIoT), macht die Vernetzung von Erzeugern und Verbrauchern möglich, angefangen bei der E-Mobilität bis hin zu ganzen Quartieren.

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Lausberg, Isabel, Arne Eimuth, and Anne Stockem Novo. "Künstliche Intelligenz im Management Reporting." Controlling 34, no. 6 (2022): 54–61. http://dx.doi.org/10.15358/0935-0381-2022-6-54.

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Abstract:

Künstliche Intelligenz (Artificial Intelligence, AI) ist eine Schlüsseltechnologie, deren Potenziale im Management Reporting bisher weitestgehend ungenutzt bleiben. Ein Reifegradmodell zeigt Determinanten und mögliche Entwicklungsstufen auf, um zu einem AI-basierten Reporting zu gelangen. Unterstützt durch eine Expertenbefragung werden die wesentlichen Ansatzpunkte für das Controlling im Unternehmen herausgearbeitet.

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Suilmann, Paul Jakob. "Generative KI im Spiegel des Urheberrechts – Bericht zur gleichnamigen Tagung an der Freien Universität Berlin vom 23.02.2024 –." RuZ - Recht und Zugang 5, no. 1 (2024): 61–70. http://dx.doi.org/10.5771/2699-1284-2024-1-61.

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Abstract:

Das Thema künstliche Intelligenz wird im Zusammenhang mit urheberrechtlichen Fragen derzeit intensiv diskutiert. Der Beitrag gibt einen Überblick über die Tagung zum Thema „Generative KI im Spiegel des Urheberrechts“ an der Freien Universität Berlin im Februar 2024. Im Rahmen der Tagung wurden nach einer Einführung in die technischen Grundlagen die deutsche Perspektive und die internationale Dimension in den Blick genommen. Abschließend wurden „das große Ganze“, also die Frage nach den Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Kreativität und künstlerisches Schaffen, näher beleuchtet und Lösungsansätze diskutiert.

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Wraneschitz, Heinz. "Künstliche Intelligenz im Anflug." VDI nachrichten 74, no. 41 (2020): 13. http://dx.doi.org/10.51202/0042-1758-2020-41-13.

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Knoke, Mareike. "„Künstliche Intelligenz ist politisch“." VDI nachrichten 74, no. 34-35 (2020): 10. http://dx.doi.org/10.51202/0042-1758-2020-34-35-10.

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Billerbeck, Jens D. "Künstliche Intelligenz verkauft mit." VDI nachrichten 74, no. 08 (2020): 11. http://dx.doi.org/10.51202/0042-1758-2020-08-11.

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Tulodziecki, Gerhard. "Künstliche Intelligenz und Didaktik." Pädagogische Rundschau 74. Jahrgang / 2020, no. 4 (July 1, 2020): 363–78. http://dx.doi.org/10.3726/pr042020.0037.

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