Einsatz von KI im Unternehmen IT-Ansatze fur Design, DevOps, Governance, Change management, blockchain und Quantencomputing

Ihr Unternehmen hat sich für KI entschieden. Glückwunsch, was nun? Dieses praktische Buch bietet einen ganzheitlichen Plan für die Implementierung von KI aus der Perspektive der IT und des IT-Betriebs im Unternehmen. Sie erfahren etwas über die Fh̃igkeiten, das Potenzial, die Grenzen und die Herausf...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Hechler, Eberhard, Oberhofer, Martin (Author), Schaeck, Thomas (Author)
Format: eBook
Language:German
Published: New York, NY Apress Media 2023
Subjects:
Online Access:
Collection: O'Reilly - Collection details see MPG.ReNa
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100 1 |a Hechler, Eberhard 
245 0 0 |a Einsatz von KI im Unternehmen  |b IT-Ansatze fur Design, DevOps, Governance, Change management, blockchain und Quantencomputing  |c Eberhard Hechler, Martin Oberhofer, Thomas Schaeck ; vorwort von Srinivas Thummalapalli 
260 |a New York, NY  |b Apress Media  |c 2023 
300 |a xxvi, 359 pages 
505 0 |a Includes bibliographical references and index 
653 |a Artificial intelligence / Information services / fast / (OCoLC)fst00817263 
653 |a Intelligence artificielle / Services d'information 
653 |a Artificial intelligence / Information services 
700 1 |a Oberhofer, Martin  |e author 
700 1 |a Schaeck, Thomas  |e author 
041 0 7 |a ger  |2 ISO 639-2 
989 |b OREILLY  |a O'Reilly 
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856 4 0 |u https://learning.oreilly.com/library/view/~/9781484295663/?ar  |x Verlag  |3 Volltext 
082 0 |a 006.3 
520 |a Ihr Unternehmen hat sich für KI entschieden. Glückwunsch, was nun? Dieses praktische Buch bietet einen ganzheitlichen Plan für die Implementierung von KI aus der Perspektive der IT und des IT-Betriebs im Unternehmen. Sie erfahren etwas über die Fh̃igkeiten, das Potenzial, die Grenzen und die Herausforderungen von KI. In diesem Buch erfahren Sie, welche Rolle KI im Kontext etablierter Bereiche wie Design Thinking und DevOps, Governance und Change Management, Blockchain und Quantum Computing spielt, und diskutieren die Konvergenz von KI in diesen Schlüsselbereichen des Unternehmens. Deploying AI in the Enterprise bietet Anleitungen und Methoden zur effektiven Bereitstellung und Operationalisierung nachhaltiger KI-Ls̲ungen. Sie lernen die Herausforderungen bei der Implementierung kennen, wie z. B. Probleme bei der KI-Operationalisierung und Hindernisse bei der Umsetzung von Erkenntnissen in umsetzbare Prognosen.  
520 |a Für wen ist dieses Buch gedacht? IT-Profis, Datenwissenschaftler und Architekten, die sich mit den Herausforderungen bei der Implementierung und dem Betrieb von KI auseinandersetzen müssen und einen umfassenden Überblick darüber benṯigen, wie sich KI auf andere geschf̃tskritische Bereiche auswirkt. Es ist keine Einführung, sondern richtet sich an Leser, die nach Beispielen für die Nutzung von Daten suchen, um daraus verwertbare Erkenntnisse und Vorhersagen abzuleiten, und die die aktuellen Risiken und Grenzen von KI verstehen und berücksichtigen müssen und wissen wollen, was dies in einem branchenrelevanten Kontext bedeutet 
520 |a Was Sie lernen werdenVerstehen der wichtigsten KI-Konzepte, einschliesslich maschinelles Lernen und Deep Learning Befolgen von Best Practices und Methoden zur erfolgreichen Bereitstellung und Operationalisierung von KI-Ls̲ungen Erkennen der kritischen Komponenten der KI-Informationsarchitektur und der Bedeutung eines Plans Integration von KI in bestehende Initiativen innerhalb einer Organisation Erkennen der aktuellen Grenzen von KI und wie sich dies auf Ihr Unternehmen auswirken kṉnteBewusstsein für wichtige und aktuelle KI-Forschung schaffen Ihre Denkweise anpassen, um KI von einem ganzheitlichen Standpunkt aus zu betrachten Machen Sie sich mit den Mg̲lichkeiten von KI in verschiedenen Branchen vertraut.  
520 |a Sie werden auch lernen, wie Sie die Schlüsselkomponenten der KI-Informationsarchitektur erkennen und welche Rolle sie für eine erfolgreiche und nachhaltige KI-Implementierung spielt. Und Sie werden verstehen, wie Sie KI effektiv einsetzen kṉnen, um die Nutzung von Kerninformationen in Master Data Management (MDM)-Ls̲ungen zu verbessern.