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Vorgehen in KI- und ML-Projekten und Gründe für ihr Scheitern. Analyse phasenspezifischer Herausforderungen

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dc.contributor.authorDuschik, Andreas
dc.contributor.authorGoeken, Matthias
dc.contributor.editorKalenborn, Axel
dc.contributor.editorFazal-Baqaie, Masud
dc.contributor.editorLinssen, Oliver
dc.contributor.editorVolland, Alexander
dc.contributor.editorYigitbas, Enes
dc.contributor.editorEngstler, Martin
dc.contributor.editorBertram, Martin
dc.date.accessioned2023-11-28T11:03:50Z
dc.date.available2023-11-28T11:03:50Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractIn letzter Zeit haben Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) immer mehr an Bedeutung gewonnen und der Reifegrad von KI- und ML-Methoden ist in beeindruckendem Maße gestiegen. Trotzdem scheitern viele Projekte in diesem Bereich, und damit die Entwicklung von konkreten, nützlichen Anwendungen. Ziel dieser Arbeit ist es, empirische Erkenntnisse zu Herausforderungen und Gründen für das Scheitern zu identifizieren und sie entlang der Phasen von Vorgehensmodellen zu einer „Landkarte der Herausforderungen“ aufzubereiten. Angestrebt ist, damit Ansatzpunkte für Weiterentwicklung und Verbesserung von Vorgehensmodellen aufzuzeigende
dc.identifier.isbn978-3-88579-734-0
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/42678
dc.language.isode
dc.pubPlaceBonn
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofProjektmanagement und Vorgehensmodelle 2023 - Nachhaltige IT-Projekte
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-340
dc.subjectKünstliche Intelligenz
dc.subjectVorgehensmodelle
dc.subjectHerausforderungen
dc.subjectGründe für Scheitern
dc.titleVorgehen in KI- und ML-Projekten und Gründe für ihr Scheitern. Analyse phasenspezifischer Herausforderungende
dc.typeText/Conference Paper
mci.conference.date16.-17. November 2023
mci.conference.locationHagen
mci.conference.sessiontitleFuture Track
mci.reference.pages177-188

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