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Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Smart Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und oft unstrukturiert sind. Smart Data hingegen bezieht sich auf die Analyse und Nutzung dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu generieren. Smart Data konzentriert sich auf die Auswahl und Verarbeitung relevanter Daten, um konkrete Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen. **
Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie die Effizienz und Nachhaltigkeit städtischer Infrastrukturen verbessert hat. Durch die Integration von KI und IoT können Städte Echtzeitdaten nutzen, um Verkehrsflüsse zu optimieren, Energieverbrauch zu reduzieren und die öffentliche Sicherheit zu erhöhen. Die Analyse großer Datenmengen ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Ressourcen effektiver zu nutzen, um die Lebensqualität der Bürger zu verbessern. Diese Technologien haben auch die Entwicklung von intelligenten Lösungen für Abfallmanagement, Wasserversorgung und städtische Planung vorangetrieben. **
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Jung Visu Pro Server JVP-SENEC-H2Mit OPC-Schnittstelle, Server=jaMit OPC-Schnittstelle, Client=jaMit Programmierschnittstellen=neinRuntime-Betriebssystem, Windows XP=neinRuntime-Betriebssystem, Windows 2000=neinRuntime-Betriebssystem, LINUX=neinRuntime-Betriebssystem, Windows Vista=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 7=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 8=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 10=jaRuntime-Betriebssystem, sonstige=jaBranchen- u. technologische Erweiterungen=integriertMehrplatzfähigkeit, Runtime=neinMax. Serveranzahl=1Max. Anzahl der Clients=10Geeignet für Web-Clients=jaSCADA-Funktionalität=neinAlarm-Management=neinTrend-Darstellung=jaOnlineprojektierung möglich=neinIntegrierbar i.d. Engineeringsoftware f.d. Autom.-System=jaAnzahl der Online/Runtime-Sprachen=2Sprachumschaltung möglich=jaAnzahl der Projektierungs/Runtime-Sprachen=2Anzahl der Projektierungs-Oberflächensprachen=2Mit Skriptsprache ...965,92 €*Versand: 5,99 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Jung Visu Pro Software JVP-PMit OPC-Schnittstelle, Server=jaMit OPC-Schnittstelle, Client=jaMit Programmierschnittstellen=neinRuntime-Betriebssystem, Windows XP=neinRuntime-Betriebssystem, Windows 2000=neinRuntime-Betriebssystem, LINUX=neinRuntime-Betriebssystem, Windows Vista=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 7=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 8=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 10=jaRuntime-Betriebssystem, sonstige=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows 9x=neinAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows NT=neinAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows 2000=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows XP=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, LINUX=neinAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows ME=neinAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows Vista=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows 2003 Server...34,24 €*Versand: 5,99 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie es ermöglicht hat, Städte effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Durch die Integration von KI können Städte Daten analysieren und Prognosen erstellen, um Ressourcen wie Energie und Verkehr besser zu verwalten. Das Internet der Dinge ermöglicht die Vernetzung von Geräten und Infrastruktur, was zu einer verbesserten Überwachung und Steuerung von städtischen Systemen führt. Die Nutzung von Big Data ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Dienstleistungen an die Bedürfnisse der Bürger anzupassen. **
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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. **
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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 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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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. **
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. **
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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Produkte zum Begriff Jung-Smart-Visu-Server:
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Jung Smart Visu Server SV-SERVER2Mit OPC-Schnittstelle, Server=neinMit OPC-Schnittstelle, Client=neinMit Programmierschnittstellen=neinRuntime-Betriebssystem, Windows XP=neinRuntime-Betriebssystem, Windows 2000=neinRuntime-Betriebssystem, LINUX=jaRuntime-Betriebssystem, Windows Vista=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 7=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 8=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 10=neinRuntime-Betriebssystem, sonstige=neinAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows 9x=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows NT=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows 2000=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows XP=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, LINUX=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows ME=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows Vista=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows 2003 Server=j...609,41 €*Versand: 5,99 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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JUNG Smart Visu Server mit Eurostecker SV-SERVER2SV-SERVER2 | 85371091 inklusive Steckernetzteil Bestimmungsgemäßer Gebrauch Visualisieren und Bedienen von KNX-Systemen über Endgeräte mit HTML5-fähigem Browser oder App (iOS, Android), z.B. Smart Control (Art.-Nrn.: SC 5 SW, SC 0081 U), Smartphone, Tablet, Laptop, PC usw. Visualisieren und Bedienen von Philips Hue Systemen Betrieb in lokalen IP-Netzen, die DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol) unterstützen, oder mit fester IP-Adresse (IPv4) Betrieb im Innenbereich Produkteigenschaften Webvisualisierung der KNX-Anlage zur Zustandsanzeige und Bedienung (SV-Home) Empfohlener gleichzeitiger Zugriff von max. 10 unterschiedlichen Clients auf das SV-Home Integriertes webbasiertes Inbetriebnahmetool (SV-Control) Einfache Erstellung einer vorkonfigurierten Bedienoberfläche, optimiert für Anwendungen im Heimbereich und kleinen gewerblichen Objekten Grafische Bedienelemente, Auswahl der Symbolik aus mitgelieferten Bibliotheken Import der Gruppenadressen (dreistufig) über OPC-Import Für eine KNX Secure Verbindung ist der ETS-Schlüsselbund erforderlich Manuelle Eingabe der Gruppenadressen möglich 32 Bereiche 320 dynamische Funktionen (max. 1600 Datenpunkte) 32 Aktionsgruppen 320 konfigurierbare Aktionen (max. 32 Funktionen pro Aktion)- Benutzerdefiniert- Zeitschaltpunkte- Statuslogiken- Ereignisabhängig- Astro Erstellung von bis zu 24 Benutzern mit unterschiedlichen Rollen und Rechten Speicherung von Daten (z.B. Temperaturwerte) und Erstellung von Diagrammen (Anzeige von Diagrammen mit SC 5 SW nicht möglich) Anbindung an den KNX-Bus über Schnittstellen (Art.-Nr.: IPR 300 SREG, IPS 300 SREG, 20320 1S IPS R, 2131 USBS REG, 2131 USBS), nicht im Lieferumfang Anbindung an JUNG HOME über das JUNG HOME Gateway (Art.-Nr.: BT S GATEWAY) Einbinden von Philips Hue Systemen in die KNX-Anlage Anbindung an Philips Hue über die Philips Hue Bridge Einbinden von SONOS-Lautsprechern in die KNX-Anlage Einbinden von Smart-Home-fähigen SONORO-Lautsprechern in die KNX-Anlage Einbinden des Sprachservice Amazon Alexa über ein myJUNG-Konto Einbinden des Sprachservice Google Home über ein myJUNG-Konto Einbinden von Samsung SmartThings über ein myJUNG-Konto Gesicherter Fernzugriff über ein myJUNG-Konto (SV-SERVER-L notwendig) Gesichertes Remote Sharing mit weiteren myJUNG-Konten Update- und upgradefähig894,14 €*Versand: 7,90 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Jung Visu Pro Server JVP-SENEC-H2Mit OPC-Schnittstelle, Server=jaMit OPC-Schnittstelle, Client=jaMit Programmierschnittstellen=neinRuntime-Betriebssystem, Windows XP=neinRuntime-Betriebssystem, Windows 2000=neinRuntime-Betriebssystem, LINUX=neinRuntime-Betriebssystem, Windows Vista=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 7=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 8=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 10=jaRuntime-Betriebssystem, sonstige=jaBranchen- u. technologische Erweiterungen=integriertMehrplatzfähigkeit, Runtime=neinMax. Serveranzahl=1Max. Anzahl der Clients=10Geeignet für Web-Clients=jaSCADA-Funktionalität=neinAlarm-Management=neinTrend-Darstellung=jaOnlineprojektierung möglich=neinIntegrierbar i.d. Engineeringsoftware f.d. Autom.-System=jaAnzahl der Online/Runtime-Sprachen=2Sprachumschaltung möglich=jaAnzahl der Projektierungs/Runtime-Sprachen=2Anzahl der Projektierungs-Oberflächensprachen=2Mit Skriptsprache ...965,92 €*Versand: 5,99 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Jung Visu Pro Software JVP-PMit OPC-Schnittstelle, Server=jaMit OPC-Schnittstelle, Client=jaMit Programmierschnittstellen=neinRuntime-Betriebssystem, Windows XP=neinRuntime-Betriebssystem, Windows 2000=neinRuntime-Betriebssystem, LINUX=neinRuntime-Betriebssystem, Windows Vista=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 7=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 8=neinGeeignet für Betriebssystem Windows 10=jaRuntime-Betriebssystem, sonstige=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows 9x=neinAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows NT=neinAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows 2000=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows XP=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, LINUX=neinAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows ME=neinAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows Vista=jaAblauffähig für Projektierungsbetriebssystem, Windows 2003 Server...34,24 €*Versand: 5,99 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Was ist der Unterschied zwischen Big Data und Smart Data?
Big Data bezieht sich auf große Mengen von Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen und oft unstrukturiert sind. Smart Data hingegen bezieht sich auf die Analyse und Nutzung dieser Daten, um wertvolle Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen zu generieren. Smart Data konzentriert sich auf die Auswahl und Verarbeitung relevanter Daten, um konkrete Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu unterstützen. **
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie die Effizienz und Nachhaltigkeit städtischer Infrastrukturen verbessert hat. Durch die Integration von KI und IoT können Städte Echtzeitdaten nutzen, um Verkehrsflüsse zu optimieren, Energieverbrauch zu reduzieren und die öffentliche Sicherheit zu erhöhen. Die Analyse großer Datenmengen ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und Ressourcen effektiver zu nutzen, um die Lebensqualität der Bürger zu verbessern. Diese Technologien haben auch die Entwicklung von intelligenten Lösungen für Abfallmanagement, Wasserversorgung und städtische Planung vorangetrieben. **
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Inwiefern hat die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data die Entwicklung von Smart Cities beeinflusst?
Die Konvergenz von Technologien wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge und Big Data hat die Entwicklung von Smart Cities maßgeblich beeinflusst, indem sie es ermöglicht hat, Städte effizienter und nachhaltiger zu gestalten. Durch die Integration von KI können Städte Daten analysieren und Prognosen erstellen, um Ressourcen wie Energie und Verkehr besser zu verwalten. Das Internet der Dinge ermöglicht die Vernetzung von Geräten und Infrastruktur, was zu einer verbesserten Überwachung und Steuerung von städtischen Systemen führt. Die Nutzung von Big Data ermöglicht es Städten, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Dienstleistungen an die Bedürfnisse der Bürger anzupassen. **
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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. **
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Frochte, Jörg: Maschinelles LernenMaschinelles Lernen , Grundlagen und Algorithmen in Python , Autopflege & Aufbereitung > Auto-Anbau- & -Zubehörteile , Auflage: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 20201120, Produktform: Kassette, Inhalt/Anzahl: 1, Inhalt/Anzahl: 1, Autoren: Frochte, Jörg, Auflage: 21003, Auflage/Ausgabe: 3., überarbeitete und erweiterte Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 616, Keyword: artificial intelligence basics; artificial intelligence machine learning; künstliche intelligenz ai; künstliche intelligenz programmieren; künstliche intelligenz verstehen; machine learning book; machine learning python; maschinelles lernen anfänger; maschinelles lernen grundlagen; maschinelles lernen python; selbstlernende ki; selbstlernende systeme, Fachschema: Wahrscheinlichkeitsrechnung~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI, Fachkategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik~Maschinenbau und Werkstoffe, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Maschinenbau/Fertigungstechnik, Fachkategorie: Maschinelles Lernen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Sender’s product category: BUNDLE, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser Fachbuchverlag, Verlag: Hanser, Carl, Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 241, Breite: 177, Höhe: 40, Gewicht: 1167, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Beinhaltet: B0000059240001 B0000059240002, Beinhaltet EAN: 9783446913387 9783446913394, Vorgänger EAN: 9783446459960 9783446452916, eBook EAN: 9783446463554, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 178864439,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Jankowski, Timo: Fußball - Von Big Data zu Smart DataFußball - Von Big Data zu Smart Data , Das Thema Big Data ist unaufhaltsam in die Fußballwelt eingezogen und wird mit Sicherheit auch nicht mehr verschwinden. Es wird weiterhin an Bedeutung gewinnen, da die Datenqualität und die praktische Umsetzung dieser Daten bereits zahlreiche beeindruckende Erfolge vorweisen können. Zu Beginn des Buchs wird auf die Problematik des Schwarz-Weiß-Denkens, das im Fußball weit verbreitet ist, eingegangen. Im zweiten Teil rückt dann das Thema Big Data im Fußball in den Vordergrund. Dies geschieht vor allem immer im Hinblick auf die Umwandlung in Smart Data mit vielen praktischen Beispielen, sodass jeder Trainer und Interessierte zahlreiche Anregungen für die eigene Arbeit in der Planung, auf dem Platz und in der Evaluierung bekommt. Zahlreiche Key-Performance-Indikatoren (KPIs) werden unter die Lupe genommen und es wird aufgezeigt, wie Datenanalyse auf dem Weg zum Erfolg helfen kann. Ziel dieses Werks ist es, das Thema Big Data im Fußball zu entmystifizieren, weshalb im letzten Abschnitt die erfolgreiche Qualifikation der Juniorennationalmannschaft von Fidschi für die U20-Weltmeisterschaft 2023 beschrieben wird. Dieses Beispiel zeigt, wie die richtige Mischung aus objektiven Daten und den menschlichen Komponenten in der Praxis zum Erfolg führen kann. Dieses Buch plädiert dafür, die tief verwurzelten Werte und die Ursprünglichkeit des Fußballs unbedingt beizubehalten und zeigt auf, wie sich beide Seiten - Bauchgefühl und Datenanalyse - gewinnbringend miteinander verbinden lassen. Fußball - von Big Data zu Smart Data ist DAS Standardwerk für alle Trainer, die das Thema Big Data angehen wollen und Tipps für die Umsetzung auf dem Platz benötigen. , Zündkabel & Zündspulenstecker > Zünd- & Glühanlagen , Erscheinungsjahr: 20230522, Produktform: Kartoniert, Autoren: Jankowski, Timo, Seitenzahl/Blattzahl: 290, Abbildungen: ca. 100 Fotos, 60 Abbildungen, in Farbe, Keyword: aufstieg; daten im fussball; datenanalyse; fussball; leistungssteigerung; optimierung; praktische ratschläge; praxisnah; scouting; spieltag; taktik; training, Fachschema: Fußball, Warengruppe: TB/Ballsport, Fachkategorie: Fußball, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Meyer + Meyer Fachverlag, Verlag: Meyer + Meyer Fachverlag, Verlag: Meyer & Meyer Fachverlag und Buchhandel GmbH, Länge: 238, Breite: 165, Höhe: 20, Gewicht: 698, Produktform: Kartoniert, Genre: Sachbuch/Ratgeber, Genre: Sachbuch/Ratgeber,28,00 €*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 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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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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