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Die sieben “Verschwendungen” bei Projekten der Künstlichen Intelligenz
Inspiriert von den sieben «Verschwendungen», die in der schlanken Produktion populär sind, hat Artefact dieses Konzept auf den Bereich artificial intelligence übertragen. Diese Studie basiert auf mehr als 30 artificial intelligence-Projekten aus den letzten drei Jahren.
7 Juni 2019
Die Vorteile einer In-House KI-Fabrik
Das zunehmende Verständnis von und die Erfahrung mit artificial intelligence in Unternehmen mag widersprüchlich erscheinen, wenn man bedenkt, dass KI in den meisten Unternehmen noch nicht in nennenswertem Umfang eingesetzt wird.
3 Juni 2019
Starten Sie eine KI-Fabrik zur Beschleunigung und Wertschöpfung
Die Top-Tipps von Artefact für die Einrichtung eines KI-Labors
2 Juni 2019
Beratung mit Fokus auf data und KI: Hannes Weissensteiner wechselt von Deloitte Digital zu Artefact Deutschland
Artefact verbindet die Dynamik und den Innovationsgeist eines Start-ups mit der Professionalität eines weltweit tätigen Unternehmens, mit einem klaren Fokus auf die Kernthemen data und KI. Wir helfen dabei, den Veränderungsprozess einzuleiten, den Nutzen zu bewerten und gemeinsam mit unseren Kunden Wissen aufzubauen, um klare Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
2 Mai 2019
KI & Gesundheit : Werden wir morgen alle von KIs geheilt?
Fantasien sind alltäglich, wenn es um KI geht. Es ist jedoch notwendig, das richtige Umfeld für die Implementierung zu finden, um KI im Gesundheitswesen vollständig zu verankern.
3. April 2019
Bringt die Explosion der AdTechs die Medienhändler um?
Am Anfang der programmatischen Käufe stand das Versprechen, sich auf einen Algorithmus zu verlassen, der die richtige Anzeige zur richtigen Zeit für den richtigen Nutzer kauft. Und wie? Durch die Echtzeit-Analyse von mehr als 40 Werbevariablen in wenigen Millisekunden. Wenn die heutigen Kaufaufträge und Auktionen von einem Algorithmus gesteuert werden, was ist dann der Zweck des Medienhändlers, wenn nicht das Drücken eines Knopfes, um eine Kampagne zu starten?
25. November 2018
Wie Sie Tensorflow und die damit verbundenen Open-Source-Beiträge nutzen, um ein maßgeschneidertes Produkterkennungsmodell zu erstellen
Stellen Sie sich vor, Sie sind der Direktor eines neuen High-Tech-Start-ups, das ein brandneues Produkt (sagen wir ein neues IoT-Gerät) auf den Markt bringen möchte. Sie haben an vielen Konferenzen, Ausstellungen und Demos teilgenommen, um im Vorfeld über Ihr Produkt zu informieren und den Bekanntheitsgrad zu steigern. Sie erwarten, dass die Verkaufszahlen Ihres Produkts nach der Markteinführung hoch genug sein werden, um Ihre Ziele zu erreichen.
26 Oktober 2018













