Deep Learning

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist eine Unterform des maschinellen Lernens, die sich auf die Verwendung von neuronalen Netzen konzentriert. Diese Netze sind angelehnt an die Struktur des menschlichen Gehirns und ermöglichen es dem Computer, komplexe Aufgaben zu lösen und Muster in großen Datenmengen zu erkennen. Deep-Learning-Algorithmen können als eine hochentwickelte und mathematisch komplexe Weiterentwicklung von Algorithmen des maschinellen Lernens betrachtet werden.

Deep Learning ist die Grundlage für viele Anwendungen und Dienste der künstlichen Intelligenz, die die Automatisierung verbessern und analytische und physische Aufgaben ohne menschliches Zutun ausführen. Die Deep-Learning-Technologie steckt hinter alltäglichen Produkten und Dienstleistungen, wie digitalen Assistenten und Erkennung von Kreditkartenbetrug, aber auch hinter neuen Technologien wie selbstfahrenden Autos.

Welche Vorteile bietet Deep Learning für Unternehmen?

Deep Learning bietet viele Vorteile für Unternehmen. Als areto Gruppe bieten wir unseren Kunden Unterstützung bei der Anwendung von Deep Learning im Unternehmen an. Wir beraten bei der Auswahl der geeigneten Technologie und unterstützen bei der Umsetzung von Projekten.

verbesserte Prognosefähigkeit

Deep Learning-Modelle erkennen komplexe Zusammenhänge in Daten und können Vorhersagen mit hoher Genauigkeit treffen.

Automatisierung von Prozessen

Deep Learning-Modelle können einfache Aufgaben automatisieren, was Zeit und Ressourcen spart.

Bild- und Spracherkennung

Deep Learning-Modelle können Bilder und Sprache auf höchstem Niveau erkennen und interpretieren, was für viele Anwendungen von großem Nutzen ist.

Personalisierte Empfehlungen

Deep Learning-Modelle können personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage von Vorlieben und Verhaltensmuster bereitstellen.

Blick in die Zukunft

Deep Learning-Modelle können dabei helfen, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und Entscheidungen zu treffen.

Trends und Muster

Deep Learning-Modelle können große Datenmengen analysieren und Muster erkennen,

Wie bei der Einführung von Deep Learning am besten starten?

Die Einführung von Deep Learning ist für Unternehmen mit Herausforderungen verbunden. Dazu gehören Datenschutzbedenken, ethische Fragen und die Notwendigkeit, Mitarbeiter auf die Technologie vorzubereiten. Unsere Empfehlung für Unternehmen: Projektverantworliche für den Einsatz von Deep Learning im Unternehmen sollten klare Ziele definieren und mit Pilotprojekten beginnen, um Erfahrungen zu sammeln. Schulungen für Mitarbeiter und die Einrichtung klarer Richtlinien sind entscheidend für den Projekterfolg. Sehr gern beraten wir Sie oder starten gemeinsam mit einem unserer KI-Workshops.

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Warum jetzt in Deep Learning investieren?

Der massive Anstieg von großen, vielfältigen, hochwertigen und quelloffenen Datensätzen treiben den jüngsten Hype von KI-Anwendungen und -Lösungen. Durch die Nutzung dieser Daten können KI-Modelle trainiert werden, um Muster, Korrelationen und Merkmale in großen Datensätzen zu erkennen. Das Ergebnis sind vortrainierte Modelle auf dem neuesten Stand der Technik, die leicht zugänglich sind und für verschiedene Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen zugeschnitten werden können.

Gleichzeitig machen es erhebliche Fortschritte in der Datenverarbeitung für Unternehmen einfacher die Fähigkeiten von Deep Learning zu nutzen. Und schließlich erhalten innovative Deep-Learning-Modelle neue Erweiterungen zusätzlich zu verbesserter Rechenleistung – sie verarbeiten Informationen effizienter und zeigen eine größere Fähigkeit, ähnlich wie Menschen zu reagieren.

Künstliche Intelligenz (KI) - generative KI - Machine Learning- Deep Learning - Large Language Models (LLM) was ist der Unterschied?

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)
nutzt die Computerwissenschaft zur Entwicklung von Systemen, die in der Lage sind, die menschliche Intelligenz nachzuahmen und zu übertreffen.

MACHINE LEARNING (ML)
ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computer trainiert aus vorhandenen Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen, ohne dass sie dafür explizit programmiert werden.

DEEP LEARNING
ist ein Teilbereich von ML, der es Computern ermöglicht, Informationen zu verarbeiten und auf eine vom Menschen abgeleitete Weise zu lernen.

GENERATIVE KI
trainiert Computer und Systeme auf die Verwendung generativer Modelle, um neue Inhalte wie Bilder, Text, Audio und Musik, Video, Code, 3D-Objekte und synthetische Daten zu schaffen.

Branchenübergreifende KI-Use Cases

Mit der Fähigkeit, Inhalte, Bilder, Texte und sogar ganze Szenarien zu generieren, ermöglicht KI eine Vielzahl von Anwendungen in verschiedenen Branchen und
so unterschiedlichen Bereichen wie Produktion, Logistik,Kundenservice, Marketing, Arzneimittelforschung und viele mehr.

areto – Analyse von Lieferantenleistungen und -risiken

areto – Automatisierte Bauplanung und Designoptimierung im Baugewerbe

areto – Automatisierte Frachtraumoptimierung

areto – Automatisierte Kundeninteraktion und Antragsbearbeitung bei einem Versicherer

areto – Echtzeit-Sortierung von Produkten anhand des Kundenverhaltens

areto – Automatisierte Portfolioverwaltung (Robo-Advisors)

areto Bearbeitung von Kundenanfragen und Anträgen durch Textanalyse

areto Optimierung von Cross Docking Prozessen

areto – Betrugserkennung bei einem Versicherungsunternehmen

areto – Matching von eingegangenen Bewerbungen auf offene Positionen

areto – Entlastung und Qualitätssicherung im Kundenservice

areto – Erkennung und Vorhersage von Baustellendefekten

areto Sentiment Analyse für Marktprognosen bei einer Bank

areto Risikobewertung bei Kreditvergabe

areto Prädiktive Wartung von Fahrzeugen und Ausrüstung

areto Nachhaltigkeit und CO2 Fußabdruck bei Events optimieren

areto – Vermeidung von Zahlungsausfällen und Betrug durch real-time Selektion

areto – Vorhersage von Baukosten und Zeitplänen im Baugewerbe

areto – Dynamische Produktionsoptimierung bei einer Brauereikette

areto – Entwicklung neuer Rezepturen in der Lebensmittelindustrie

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Haben Sie schon eine Strategie für Ihre zukünftige KI-Lösung? Nutzen Sie bereits die Vorteile moderner Cloudplattformen und Automatisierungen? Gern zeigen wir Ihnen Beispiele, wie unsere Kund*innen die agilen KI-Tools und Modelle von areto bereits nutzen.

Workshops / Coachings

Sie erhalten in unseren Workshops und Coachings das nötige Know-how für den Aufbau einer modernen KI-Lösung. Das areto Data Science/KI-TrainingCenter bietet eine breite Auswahl an Lerninhalten.

Proof of Concepts

Welche KI-Lösung ist für uns richtig? Sind die Rahmenbedingungen dafür geeignet? Welche Voraussetzungen müssen geschaffen werden? Proof of Concepts (POCs) beantworten, diese und weitere Fragen, um dann die richtigen Investitionsentscheidungen zu treffen. So starten Sie bestens vorbereitet in Ihr Projekt.

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