Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Entgrenzte Verantwortung
Schlüsselwort: Artificial Intelligence
Fintech-Lexikon
Dieses Buch hilft dem Leser im Umfeld der Digitalisierung bei der Begriffsklärung und stellt einschlägiges Know-how zur Verfügung. Was bedeutet 42? Was ist eine Subchain? Was ist der Unterschied zwischen Robotics und Artificial Intelligence? Der Schwerpunkt liegt dabei auf den Entwicklungen, die seit 2010 mit der Digitalisierung unter dem Namen "Financial Technology" eine zunehmende Verbreitung erlebt haben. Die Begrifflichkeiten umfassen grundlegende Begriffe, die Eingang in die allgemeine Sprache gefunden haben, wie etwa Artificial Intelligence oder Blockchain, aber auch fachspezifische Termini, die für das Verständnis der einzelnen Technologien notwendig sind (zum Beispiel 42, Nonce). Die Fintech-Terminologie bietet dem Leser einen konzisen und gleichzeitig anschaulich dargestellten alphabetisch geordneten Überblick mit den darin enthaltenen praxisorientierten Antworten.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) ist heute schon in unserem Alltag präsent und wird uns zukünftig in nahezu allen Lebensbereichen begegnen – von der bildgestützten Diagnose in der Medizin über das autonome Fahren und die intelligente Maschinenwartung in der Industrie bis hin zur Sprachsteuerung im smarten Zuhause. Die Potenziale der KI sind enorm, gleichzeitig kursieren viele Mythen, Ungewissheiten und Herausforderungen, die es zu meistern gilt. Dieses Buch adressiert daher die breite Öffentlichkeit – von interessierten Bürgerinnen und Bürgern bis hin zur Leitungsebene in Unternehmen, die ein besseres und tieferes technisches Verständnis von KI-Technologien aufbauen und deren Folgen abschätzen möchten.In verständlicher Sprache werden mathematische Grundlagen, Begriffe und Methoden erläutert. Eine abschließende Diskussion der Chancen und Herausforderungen hilft den Leserinnen und Lesern, die Entwicklungen zu bewerten, sie zu entmystifizieren und ihre Relevanz für die Zukunft zu erkennen.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Künstliche Intelligenz und Intuition
Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen
Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen
Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen
Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Algorithmen
Das Buch beschäftigt sich mit der Möglichkeit der Prognose von Wohnungseinbrüchen mit Hilfe von Machine-Learning-Verfahren. Die Analyse beschränkt sich auf die Fragestellung, ob nach einem erfolgten Wohnungseinbruch mit einer Nachfolgetat, den sog. Near-Repeats, zu rechnen ist. Dabei wird untersucht, welche Faktoren zu guten Prognoseergebnissen beitragen. Zur Verfügung stehen Daten zu Wohnungseinbrüchen aus Baden-Württemberg aus den Jahren 2010 bis 2017. Ergänzt werden die polizeilichen Daten um geografische Daten, die den Tatort beschreiben. Hiermit wird geprüft, ob kriminalgeografische Faktoren gute Indikatoren zur Prognose von Wohnungseinbrüchen, genauer gesagt Near-Repeats, darstellen. Als Machine-Learning-Verfahren kommen die Verfahren Random Forest, XGBoost, Support Vector Machines, Neuronale Netze und ein Soft-Voting der Modelle zum Einsatz. Mit Hilfe dieser Verfahren kann eine Präzision der Prognosen von über 60% erreicht werden. Es wird außerdem erstmalig gezeigt, dass auch Prognosen für den ländlichen Raum möglich sind.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Operational Resilience in Finanzinstituten
Dieses Buch zeigt zum einen die aktuellen wissenschaftlichen Entwicklungen der „Risk Science“ auf und überträgt sie auf Finanzinstitute. Zum anderen wird aus einer pragmatischen Sicht die Auswirkung der aktuellen Digitalisierung auf mögliche Risiken betrachtet, wobei auch die externe Wahrnehmung der Gesellschaft auf Entwicklungen in Banken und speziell zu Themen wie der Anwendung der Künstlichen Intelligenz einbezogen wird. Damit schlägt dieses Buch eine Brücke zwischen Wissenschaft, öffentlicher Wahrnehmung und praktischen Maßnahmen in Banken. Während das bisherige Risikomanagement in Banken stark von den regulatorischen Vorgaben zur Messung und Berechnung von regulatorische Eigenkapitalanforderungen geprägt ist, hat sich mit Blick auf hochrisikoreiche und risiko-sensitive Industrien in den letzten Jahren eine umfassende „Risk Science“ entwickelt, welche aber kaum einen Rückfluß zu Finanzinstituten hatte. Mit den Anfang 2021 publizierten Anforderungen von verschiedenen Bankaufsehern an eine „Resilienz“ von Banken im Sinne einer Vorkehrung gegen Unterbrechungen des operativen Betriebs unter Annahme von „disruptiven“ Ereignissen hat sich dieser Fokus verschoben.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Operational Resilience in Finanzinstituten
Dieses Buch zeigt zum einen die aktuellen wissenschaftlichen Entwicklungen der „Risk Science“ auf und überträgt sie auf Finanzinstitute. Zum anderen wird aus einer pragmatischen Sicht die Auswirkung der aktuellen Digitalisierung auf mögliche Risiken betrachtet, wobei auch die externe Wahrnehmung der Gesellschaft auf Entwicklungen in Banken und speziell zu Themen wie der Anwendung der Künstlichen Intelligenz einbezogen wird. Damit schlägt dieses Buch eine Brücke zwischen Wissenschaft, öffentlicher Wahrnehmung und praktischen Maßnahmen in Banken. Während das bisherige Risikomanagement in Banken stark von den regulatorischen Vorgaben zur Messung und Berechnung von regulatorische Eigenkapitalanforderungen geprägt ist, hat sich mit Blick auf hochrisikoreiche und risiko-sensitive Industrien in den letzten Jahren eine umfassende „Risk Science“ entwickelt, welche aber kaum einen Rückfluß zu Finanzinstituten hatte. Mit den Anfang 2021 publizierten Anforderungen von verschiedenen Bankaufsehern an eine „Resilienz“ von Banken im Sinne einer Vorkehrung gegen Unterbrechungen des operativen Betriebs unter Annahme von „disruptiven“ Ereignissen hat sich dieser Fokus verschoben.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Künstliche Intelligenz und Machine Learning mit R
In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Künstliche Intelligenz und Machine Learning mit R
In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Künstliche Intelligenz und Machine Learning mit R
In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Künstliche Intelligenz und Machine Learning mit R
In einer VUCA-Welt, die sich als immer unbeständiger, unsicherer und komplexer erweist, gilt es für Unternehmen, Organisation und Staaten zeitnah und adäquat auf die jeweiligen Situationen zu reagieren. Entscheidungen basierend auf in der Vergangenheit gemachten Erfahrungen zu treffen ist in diesen Zeiten weniger erfolgreich als ein akkurates Verständnis der gegenwärtigen Bedingungen. Die Bedeutung von empirischen Wissenschaften, das permanente Beobachten der Umwelt, die zeitnahe Analyse von Wirkungszusammenhängen und das daraus abgeleitete Gewinnen neuer Erkenntnissen, nimmt zu. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute kostenlose (Open Source) Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können.Das Zeitalter von Data Science ist erreicht. Digitalisierung ist mehr als ein Schlagwort oder ein Versprechen, es ist für jeden umsetzbar und nutzbar.Dieses Buch vermittelt Ihnen auf Basis der zum Zeitpunkt der Publikation aktuellsten Version von R, wie Sie Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Digitale Transformation im Vertrieb
Dieses Buch ist ein praktischer Wegweiser zur digitalen Transformation von Vertriebsorganisationen. In 21 Schritten vermittelt es einen Überblick über den State of the Art von Technologien und digitalen Vertriebstools und schafft ein Verständnis dafür, worum es bei der Digitalisierung des Vertriebs wirklich geht.Der primäre Treiber der Digitalisierung ist der moderne Kunde, und ihn gilt es, in der gesamten Vertriebsstrategie stets im Blick zu haben. Der alleinige Einsatz von Technologien und die reine Digitalisierung von Prozessen reichen nicht aus, um eine Organisation für die Herausforderungen der modernen Geschäftswelt fit zu machen.Sämtliche Tools und Prozesse von der Positionierung bis hin zum Kundenmanagement werden in diesem Buch detailliert erläutert und anhand konkreter Beispiele veranschaulicht. Was leisten Chatbots, wofür eignen sich Virtual und Augmented Reality und was bringt Rapid Prototyping? Welche Vertriebstätigkeiten können durch Digitalisierung konkret unterstützt werden? Auf diese und viele weitere Fragen liefert die Autorin Antworten und zeigt damit auf, wie Vertriebsverantwortliche sich für die Zukunft fit machen. Mit konkreten Tipps und zahlreichen Umsetzungshilfen.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Digitale Transformation im Vertrieb
Dieses Buch ist ein praktischer Wegweiser zur digitalen Transformation von Vertriebsorganisationen. In 21 Schritten vermittelt es einen Überblick über den State of the Art von Technologien und digitalen Vertriebstools und schafft ein Verständnis dafür, worum es bei der Digitalisierung des Vertriebs wirklich geht.Der primäre Treiber der Digitalisierung ist der moderne Kunde, und ihn gilt es, in der gesamten Vertriebsstrategie stets im Blick zu haben. Der alleinige Einsatz von Technologien und die reine Digitalisierung von Prozessen reichen nicht aus, um eine Organisation für die Herausforderungen der modernen Geschäftswelt fit zu machen.Sämtliche Tools und Prozesse von der Positionierung bis hin zum Kundenmanagement werden in diesem Buch detailliert erläutert und anhand konkreter Beispiele veranschaulicht. Was leisten Chatbots, wofür eignen sich Virtual und Augmented Reality und was bringt Rapid Prototyping? Welche Vertriebstätigkeiten können durch Digitalisierung konkret unterstützt werden? Auf diese und viele weitere Fragen liefert die Autorin Antworten und zeigt damit auf, wie Vertriebsverantwortliche sich für die Zukunft fit machen. Mit konkreten Tipps und zahlreichen Umsetzungshilfen.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Sein und Zahl
Künstliche Intelligenz, der Transhumanismus fordert die Menschen in ganz neuer Weise heraus. Wir brauchen eine neue, interdisziplinäre Ethik. Sprachsensible Software wie Siri und Alexa werden in unseren Lebensalltag integriert, im autonomen Fahren werden Entscheidungen über Leben und Tod einer künstlichen Intelligenz übertragen. Durch die Aufzeichnung von menschlichem Verhalten soll die Kommunikation mit Verstorbenen ermöglicht werden. Wie stehen wir ethisch zu maschine learning? Wer trägt die Verantwortung? Was darf KI? Um diese Frage zu beantworten, werden in Sein und Zahl ethische und moralische Grundbegriffe wie die Unantastbarkeit menschlicher Würde, Freiheit und Pflichten in Beziehung zu den großen aktuellen Themen der Ingenieurswissenschaften gesetzt.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Sein und Zahl
Künstliche Intelligenz, der Transhumanismus fordert die Menschen in ganz neuer Weise heraus. Wir brauchen eine neue, interdisziplinäre Ethik. Sprachsensible Software wie Siri und Alexa werden in unseren Lebensalltag integriert, im autonomen Fahren werden Entscheidungen über Leben und Tod einer künstlichen Intelligenz übertragen. Durch die Aufzeichnung von menschlichem Verhalten soll die Kommunikation mit Verstorbenen ermöglicht werden. Wie stehen wir ethisch zu maschine learning? Wer trägt die Verantwortung? Was darf KI? Um diese Frage zu beantworten, werden in Sein und Zahl ethische und moralische Grundbegriffe wie die Unantastbarkeit menschlicher Würde, Freiheit und Pflichten in Beziehung zu den großen aktuellen Themen der Ingenieurswissenschaften gesetzt.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Sein und Zahl
Künstliche Intelligenz, der Transhumanismus fordert die Menschen in ganz neuer Weise heraus. Wir brauchen eine neue, interdisziplinäre Ethik. Sprachsensible Software wie Siri und Alexa werden in unseren Lebensalltag integriert, im autonomen Fahren werden Entscheidungen über Leben und Tod einer künstlichen Intelligenz übertragen. Durch die Aufzeichnung von menschlichem Verhalten soll die Kommunikation mit Verstorbenen ermöglicht werden. Wie stehen wir ethisch zu maschine learning? Wer trägt die Verantwortung? Was darf KI? Um diese Frage zu beantworten, werden in Sein und Zahl ethische und moralische Grundbegriffe wie die Unantastbarkeit menschlicher Würde, Freiheit und Pflichten in Beziehung zu den großen aktuellen Themen der Ingenieurswissenschaften gesetzt.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Quick Guide Legal Tech
Der Quick Guide erklärt kurz, pragmatisch und einfach die im Rechtsmarkt relevanten Technologien wie Künstliche Intelligenz, Blockchain und Smart Contracts. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Umsetzung: Das Buch unterstützt bei der Analyse der eigenen Kanzlei und bei der Entwicklung einer Digitalisierungsstrategie. Es ist eine ideale Ergänzung zu umfangreichen akademischen Legal Tech-Werken.
Aktualisiert: 2023-07-02
> findR *
Bücher zum Thema Artificial Intelligence
Sie suchen ein Buch über Artificial Intelligence? Bei Buch findr finden Sie eine große Auswahl Bücher zum Thema Artificial Intelligence. Entdecken Sie neue Bücher oder Klassiker für Sie selbst oder zum Verschenken. Buch findr hat zahlreiche Bücher zum Thema Artificial Intelligence im Sortiment. Nehmen Sie sich Zeit zum Stöbern und finden Sie das passende Buch für Ihr Lesevergnügen. Stöbern Sie durch unser Angebot und finden Sie aus unserer großen Auswahl das Buch, das Ihnen zusagt. Bei Buch findr finden Sie Romane, Ratgeber, wissenschaftliche und populärwissenschaftliche Bücher uvm. Bestellen Sie Ihr Buch zum Thema Artificial Intelligence einfach online und lassen Sie es sich bequem nach Hause schicken. Wir wünschen Ihnen schöne und entspannte Lesemomente mit Ihrem Buch.
Artificial Intelligence - Große Auswahl Bücher bei Buch findr
Bei uns finden Sie Bücher beliebter Autoren, Neuerscheinungen, Bestseller genauso wie alte Schätze. Bücher zum Thema Artificial Intelligence, die Ihre Fantasie anregen und Bücher, die Sie weiterbilden und Ihnen wissenschaftliche Fakten vermitteln. Ganz nach Ihrem Geschmack ist das passende Buch für Sie dabei. Finden Sie eine große Auswahl Bücher verschiedenster Genres, Verlage, Autoren bei Buchfindr:
- Artificial Intelligence (AI)
- Artificial Intelligence Act
- Artificial Intelligence Act (AIA)
- artificial intelligence basics
- Artificial Intelligence Buch
- artificial intelligence for dummies
Sie haben viele Möglichkeiten bei Buch findr die passenden Bücher für Ihr Lesevergnügen zu entdecken. Nutzen Sie unsere Suchfunktionen, um zu stöbern und für Sie interessante Bücher in den unterschiedlichen Genres und Kategorien zu finden. Unter Artificial Intelligence und weitere Themen und Kategorien finden Sie schnell und einfach eine Auflistung thematisch passender Bücher. Probieren Sie es aus, legen Sie jetzt los! Ihrem Lesevergnügen steht nichts im Wege. Nutzen Sie die Vorteile Ihre Bücher online zu kaufen und bekommen Sie die bestellten Bücher schnell und bequem zugestellt. Nehmen Sie sich die Zeit, online die Bücher Ihrer Wahl anzulesen, Buchempfehlungen und Rezensionen zu studieren, Informationen zu Autoren zu lesen. Viel Spaß beim Lesen wünscht Ihnen das Team von Buchfindr.