Auflistung nach Schlagwort "KI"
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- KonferenzbeitragEin Dashboard für die Studienberatung: Technische Infrastruktur und Studienverlaufsplanung im Projekt KI:edu.nrw(Workshops der 21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2023) Baucks, Frederik; Leschke, Jonas; Metzger, Christian; Wiskott, LaurenzIn diesem Beitrag präsentieren wir die Entwicklung und ein erster Prototyp für ein Learning Analytics-Dashboard zur Studienverlaufsplanung in der Studienberatung. Das Dashboard wird im Rahmen des interdisziplinären Projekts KI:edu.nrw entwickelt, mit dem Ziel, die Studienberatung zu verbessern und einen individuellen Studienverlauf zu fördern. Unser Beitrag konzentriert sich auf die Vorstellung der technischen Infrastruktur sowie deren Anwendung in dem speziellen Dashboard.
- KonferenzbeitragDatenhoheit, Datenschutz und Datensicherheit bei KI im Agrar- und Ernährungssektor(42. GIL-Jahrestagung, Künstliche Intelligenz in der Agrar- und Ernährungswirtschaft, 2022) Gennen, Klaus; Walter, Laura-SophieRechtsfragen der Datenhoheit, des Datenschutzes und der Datensicherheit spielen beim Einsatz von KI eine erhebliche Rolle. Der Wunsch nach eigener Datenhoheit und nach Datenschutz ist bei den Erzeugern (z. B. Land- und Forstwirten, Winzern) sehr stark ausgeprägt. Auf der anderen Seite werden von den Herstellern und Betreibern von KI-Systemen große Mengen an Daten benötigt, um KI sinnvoll und wirksam trainieren und sodann einsetzen zu können. Alle Beteiligten haben dabei ein Interesse daran, die Datensicherheitsanforderungen zu wahren. Der Beitrag wirft einen Blick auf dieses Spannungsfeld und beleuchtet sowohl die aktuelle Rechtslage, etwa hinsichtlich der datenschutzrechtlichen Anforderungen beim Einsatz von KI, als auch aktuelle europäische Gesetzgebungsvorhaben zur KI-Regulierung.
- ZeitschriftenartikelDigitale Transformation von Prozessen in der Rechtsberatung: Anwendungsszenarien im Steuerbereich am Beispiel des ARGUMENTUM-Systems(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 4, 2019) Niesen, Tim; Houy, Constantin; Fettke, PeterAuch im Bereich der steuerlichen Rechtsberatung führt die voranschreitende digitale Transformation zu disruptiven Veränderungen. Künstliche Intelligenz (KI) kann in diesem Zusammenhang eine entscheidende Rolle spielen, weil sie Prozessinnovationen auch in wissensintensiven und kognitiv anspruchsvollen Dienstleistungsprozessen unterstützen kann. Obwohl es sich bei dem Bereich der juristischen Beratung um eine aktuell noch vergleichsweise wenig digitalisierte Domäne handelt, werden im vorliegenden Beitrag Potentiale von KI in diesem Bereich am Beispiel einer prototypisch entwickelten Software-Anwendung beschrieben und insbesondere innovative Anwendungsszenarien im Kontext der steuerlichen Rechtsberatung illustriert. Eine Betrachtung der anstehenden Veränderungen für die steuerjuristische Arbeit und entsprechende Wirkungen auf Arbeitsweisen und Arbeitsformen runden den vorliegenden Beitrag ab. The advancing digital transformation leads to disruptive changes in the field of legal and tax consulting. Artificial Intelligence (AI) plays a central role in this context because it can support process innovations in knowledge-intensive and cognitively demanding service processes, as well. Although the area of legal and tax consulting, in general, is currently not a very intensely digitized domain, this article describes the potential of AI in this field using the example of a prototypically developed software application and illustrates innovative application scenarios in the context of AI-supported tax consulting. A discussion of potential upcoming changes for legal and tax consulting and the corresponding effects on working methods and forms of work conclude this article.
- TextdokumentEinsatz von Künstlicher Intelligenz in der Digitalisierung von Abfallverbrennungskraftwerken(INFORMATIK 2021, 2021) Pehlken, Alexandra; Eschemann, Patrick; Garmatter, Henriette; Cyris, Fabian; Nieße, AstridDie thermische Verwertung von Abfällen in Abfallverbrennungskraftwerke gestaltet sich als komplexe Aufgabe, da das vorrangige Ziel die Abfallbehandlung vor dem Ziel der Energiegewinnung steht. Insbesondere die Heterogenität des aus verschiedenen Abfällen bestehenden Brennstoffes stellt vielseitige Anforderungen an den Betrieb. Zur Optimierung der Betriebsführung von Dampferzeugern in Abfallverbrennungskraftwerken auf Basis der Maximierung des Durchsatzes, der Optimierung der Strom- und Wärmeproduktion sowie der Maximierung der Standzeit der Kraftwerkskomponenten unter Berücksichtigung der Emissionsgrenzwerte werden die im Kraftwerk erhobenen Messdaten eingesetzt sowie Bilddaten erhoben. Diese werden aufbereitet und vortrainierten neuronalen Netzen zugeführt, mit dem Ziel verschiedene Materialien zu klassifizieren, um Informationen über die Abfallzusammensetzung und dem Heizwert zu erhalten.
- KonferenzbeitragEntwicklung einer Wissensbasis für Lehr- und Lernmaterialien zu FAIRem Forschungsdatenmanagement und Data Science im Projekt DALIA (Data LiteracyAlliance)(INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Hastik, Canan; Lange, Frank; Haugwitz, Jan-Michael; Pelz, PeterDALIA ist ein Projekt zur Entwicklung einer Wissensbasis für Data Literacy, die über einen semantischen Knowledge-Graph zugänglich ist. Die Plattform basiert auf etablierten Technologien des Semantic Web und wird aktuelle Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) implementieren, um die effiziente Bereitstellung von Lehr- und Lernmaterialien in personalisierten Lernpfaden sicherzustellen. Suchergebnisse und Empfehlungen können generisch oder disziplinspezifisch sein und sich auf alle Kompetenz- und Erfahrungsstufen beziehen. Ferner ist die Integration von modernen und nutzungsfreundlichen Technologien, wie Frage-Antwort-Interaktion, vorgesehen. Knowledge-Graphen verbessern nicht nur die Interoperabilität und Sichtbarkeit der Ressourcen gemäß den FAIR-Prinzipien, sondern ermöglichen auch eine Vernetzung mit anderen fachspezifischen Modellen innerhalb der NFDI. Die Entwicklung erfolgt in enger Zusammenarbeit mit Expertengruppen und zukünftigen Nutzenden - Lernende und Lehrpersonen aller Disziplinen.
- KonferenzbeitragEntwicklung eines Fragebogens zur Erhebung von Subjektiver Sicherheit und wahrgenommenem Wert bei der Nutzung von Screening KIs in E-Health Apps(Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2022, 2022) Böhm-Fischer, Annina; Beyer, LuziAus der Studie und den Ergebnissen können wertvolle Impulse abgeleitet werden. Es darf nicht aus den Augen verloren werden, dass junge Menschen mit traumatisierenden Erfahrungen spezifische Perspektiven (Kenny, Dooley, & Fitzgerald, 2016) und Bedenken in Bezug auf die Vertrauenswürdigkeit von KI (Grasser, 2020) haben können. Demzufolge ist wichtig, die subjektive Sicherheit sowie andere Einflussgrößen auf die Nutzung von KI und E-Health Angeboten zu kennen und in Betracht zu ziehen. Ferner zeigen Studien, dass E-Health Literacy (E-Health-Kompetenz) bei minderjährigen Geflüchteten eher gering ist (Bergmann, Nilsson, Dahlberg, Jaensson, & Wångdahl, 2021) und Forschung zur Erhöhung des Uptake von qualitativ hochwertigen Angeboten dringend benötigt wird. Die Integration der Zielgruppe kann jedoch nur dann gelingen, wenn die E-Health-Apps als wichtig erkannt werden und bei ihrer Umsetzung darauf geachtet wird, dass sie praktikabel sind. [Aus: Zusammenfassung]
- TextdokumentEntwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II(Informatik für alle, 2019) Opel, Simone; Schlichtig, Michael; Schulte, Carsten; Biehler, Rolf; Frischemeier, Daniel; Podworny, Susanne; Wassong, ThomasDie Bereiche „Data Science“ und „Big Data“ sowie ihre technischen, ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen werden zunehmend nicht nur in der Wissenschaft, sondern auch in diversen Medien diskutiert und somit verstärkt auch zu einem wichtigen Thema für alle. Um den Schülerinnen und Schülern der Sekundarstufe II einen theoretisch und fachwissenschaftlich fundierten Einstieg in diesen Themenbereich zu ermöglichen, wurde ein erster Entwurf eines interdisziplinären Curriculums entwickelt, das neben fachlichen Aspekten von Data Science einen Fokus auf sich hieraus ergebende gesellschaftliche Fragestellungen legt. Es werden neben der Konzeption des Kurses die bisherigen Erfahrungen aus der Durchführung – insbesondere in Hinsicht der darin enthaltenen Unterrichtseinheit zum Maschinellen Lernen - berichtet, sowie die sich hieraus ergebenden Implikationen für die Weiterentwicklung dargestellt und diskutiert.
- KonferenzbeitragFutureSkills: Die Plattform für alle staatlichen Hochschulen in Schleswig-Holstein(DELFI 2021, 2021) Lorenz, Anja; Steinert, FarinaBei der Ausbildung sog. Zukunftskompetenzen ist neben dem benötigten Fachwissen auch ein stets aktuelles Lehrangebot nötig. Diese Aufgabe können Hochschulen alleine nur schwer bewältigen. In Schleswig-Holstein wird daher die „FutureSkills-Plattform“ entwickelt, über die ein hochschulübergreifendes Angebot bereitgestellt werden soll. Hierfür wird auf die Lehr-Lern-Infrastrukturen der Hochschulen aufgesetzt und alle Angebote werden in einem Hub zusammengeführt. Studierende sollen einen komfortablen Zugang über Single Sign On haben, und durch KI-gestützte Vorschläge, Assistenten und Funktionalitäten weitere Hilfestellungen erhalten.
- KonferenzbeitragKünstliche Intelligenz in den Fingerspitzen(Workshops der 21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2023) Witt, ClemensIn diesem Beitrag werden zwei kollaborative Lernspiele für Multitouchdisplays im Themenfeld „Künstliche Intelligenz“ vorgestellt. Diese erlauben Schüler:innen der Sekundarstufe I eine eigenständige und spielerische Auseinandersetzung mit den Problemlöseprozessen des maschi-nellen Lernens. Durch ihre systemunabhängige Implementierung können sie auf beliebigen Endgeräten genutzt und in vielfältigen Spielszenarien eingesetzt werden.
- ZeitschriftenartikelKünstliche Intelligenz zur Abbildung und Sicherung von Wissen – Nachhaltigkeit für das wichtigste Unternehmens-Asset(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 58, No. 1, 2021) Schirmer-Kaegebein, Ulf; Reinheimer, StefanEffizientes Wirtschaften in einem Unternehmen bedingt die möglichst umfassende, langfristige und jederzeit zugängliche Ressource Wissen . Die Digitalisierung dieses Wissens – und das umfasst nicht das Einscannen von Dokumenten und ihre Bereitstellung auf zentralen Plattformen – ermöglicht es, nachhaltig mit diesem bedeutenden Unternehmens-Asset umzugehen. Komplexe Produktzusammenhänge, wie Zubehör, (zertifizierte) Kompatibilitäten, die Möglichkeit, auch bei Massenprodukten individuelle technische Dokumentation zu erstellen, Vorschläge ähnlicher Produkte unterbreiten oder technische Produktkombinationen auf Basis fachlicher Anforderungen empfehlen zu können, weisen Kompetenz nach und schaffen Vertrauen. Der klassische Wissensmanagementansatz der 90-Jahre des letzten Jahrhunderts, der sich im Wesentlichen auf die effiziente Auffindbarkeit von Dokumenten bezieht, ist hier bei weitem nicht ausreichend. Dieses Know-how unabhängig von der physischen Anwesenheit von Mitarbeitern verfügbar zu haben, ist Motivation für die langfristige und effiziente Digitalisierung und Bereitstellung des Wissens. Der Bedarf verstärkt sich durch die zu erwartende Veränderung im Personalwesen durch die kommenden Generations Y und Z, deren Verweildauer in einem Unternehmen signifikant kürzer erwartet wird als dies die aktuellen Generationen bislang vorgelebt haben. Dem Risiko, das Mitarbeiterwissen ständig zu verlieren und erneut aufbauen zu müssen, kann über moderne Digitalisierungsansätze begegnet werden – Nachhaltigkeit als Ergebnis des Einsatzes künstlicher Intelligenz (KI). Der Beitrag leitet den Bedarf ab, das Nachhaltigkeitsverständnis um den Umgang mit Wissen im Unternehmen zu erweitern. Nach einer entsprechenden theoretischen Fundierung stellt der Beitrag ein Siemens-Praxisbeispiel detailliert dar – die Anforderung sowie die Lösung mit Hilfe eines semantischen Netzes als Vertreter einer KI-Methode. Die Erkenntnis, dass diese Knowledge Graphen zur Abbildung von Wissen im Unternehmen ein wichtiger Baustein der unternehmerischen Nachhaltigkeit sind und ein Ausblick auf offene Aufgabenstellungen für die nahe Zukunft runden den Beitrag ab. Efficient corporate management requires the most comprehensive, long-term and always accessible resource knowledge. Digitizing this knowledge—and this does not mean scanning documents and making them available on centralized platforms—makes it possible to deal sustainably with this most important corporate asset. Complex product contexts, such as accessories, compatibility, the possibility to create individual technical documentation for mass-produced products, to submit proposals for similar products or to recommend technical product combinations based on functional requirements, demonstrate competence and create trust. The classic knowledge management approach of the 90s of the last century, which essentially refers to the efficient retrievability of documents, is far from sufficient here. Being able to make this knowledge available digitally and thus being independent of the physical presence of employees is the motivation for the long-term and efficient provision of knowledge. The need is intensified by the expected changes in human resources management due to the coming generations Y and Z, whose retention time in a company is expected to be significantly shorter than the current generations have demonstrated so far. The risk of constantly losing employee knowledge and having to rebuild it can be countered with modern digitization approaches—sustainability as a result of the use of artificial intelligence (AI). The article derives the need to broaden the understanding of sustainability by including the handling of knowledge within the company. After a corresponding theoretical foundation, the article presents a practical Siemens example in detail—the requirements as well as the solution of how to apply a semantic network as a representative of an AI method. The conclusion that these knowledge graphs for mapping knowledge in the company are an important component of corporate sustainability on one side and an outlook on open tasks for the near future on the other side round off the article.
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