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Beschreibung
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat sich weit über die reine Text- und Bildverarbeitung hinaus zu einem leistungsfähigen Werkzeug für die Analyse, Interpretation und Optimierung unterschiedlicher Unternehmensdaten entwickelt. Doch wie können Unternehmen dieses Potenzial der Technologie für sich nutzen? Und was leistet die angewandte Forschung jenseits der bekannten Einsatzfelder?
In diesem Whitepaper der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz wird aufgezeigt, wie Modelle der generativen KI auch komplexe Datenstrukturen - etwa Tabellen, Zeitreihen, Graphen und andere Formate wie Digitale Zwillinge oder multimodale Sensordaten für Roboter - erschließen können und wie sie auf diese Weise neue Chancen und Mehrwerte für verschiedene Branchen schaffen. Mit praxisnahen Beispielen und wissenschaftlich fundierten Erkenntnissen von Fraunhofer-Forscherinnen und -Forschern bietet dieses Whitepaper einen kompakten und inspirierenden Einblick in das Zukunftsfeld "GenAI" und zeigt auf, welche Perspektiven dieses für Ihr Unternehmen eröffnet.
In diesem Whitepaper der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz wird aufgezeigt, wie Modelle der generativen KI auch komplexe Datenstrukturen - etwa Tabellen, Zeitreihen, Graphen und andere Formate wie Digitale Zwillinge oder multimodale Sensordaten für Roboter - erschließen können und wie sie auf diese Weise neue Chancen und Mehrwerte für verschiedene Branchen schaffen. Mit praxisnahen Beispielen und wissenschaftlich fundierten Erkenntnissen von Fraunhofer-Forscherinnen und -Forschern bietet dieses Whitepaper einen kompakten und inspirierenden Einblick in das Zukunftsfeld "GenAI" und zeigt auf, welche Perspektiven dieses für Ihr Unternehmen eröffnet.
Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) hat sich weit über die reine Text- und Bildverarbeitung hinaus zu einem leistungsfähigen Werkzeug für die Analyse, Interpretation und Optimierung unterschiedlicher Unternehmensdaten entwickelt. Doch wie können Unternehmen dieses Potenzial der Technologie für sich nutzen? Und was leistet die angewandte Forschung jenseits der bekannten Einsatzfelder?
In diesem Whitepaper der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz wird aufgezeigt, wie Modelle der generativen KI auch komplexe Datenstrukturen - etwa Tabellen, Zeitreihen, Graphen und andere Formate wie Digitale Zwillinge oder multimodale Sensordaten für Roboter - erschließen können und wie sie auf diese Weise neue Chancen und Mehrwerte für verschiedene Branchen schaffen. Mit praxisnahen Beispielen und wissenschaftlich fundierten Erkenntnissen von Fraunhofer-Forscherinnen und -Forschern bietet dieses Whitepaper einen kompakten und inspirierenden Einblick in das Zukunftsfeld "GenAI" und zeigt auf, welche Perspektiven dieses für Ihr Unternehmen eröffnet.
In diesem Whitepaper der Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz wird aufgezeigt, wie Modelle der generativen KI auch komplexe Datenstrukturen - etwa Tabellen, Zeitreihen, Graphen und andere Formate wie Digitale Zwillinge oder multimodale Sensordaten für Roboter - erschließen können und wie sie auf diese Weise neue Chancen und Mehrwerte für verschiedene Branchen schaffen. Mit praxisnahen Beispielen und wissenschaftlich fundierten Erkenntnissen von Fraunhofer-Forscherinnen und -Forschern bietet dieses Whitepaper einen kompakten und inspirierenden Einblick in das Zukunftsfeld "GenAI" und zeigt auf, welche Perspektiven dieses für Ihr Unternehmen eröffnet.
Details
| Erscheinungsjahr: | 2025 |
|---|---|
| Genre: | Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik |
| Rubrik: | Naturwissenschaften & Technik |
| Medium: | Taschenbuch |
| Inhalt: | 64 S. |
| ISBN-13: | 9783839621332 |
| ISBN-10: | 383962133X |
| Sprache: | Deutsch |
| Herstellernummer: | fhg-iais_1 |
| Einband: | Kartoniert / Broschiert |
| Autor: |
Bach, Nicolas
Beecks, Christian Benndorf, Gesa Burr, Julia Dechert, Franziska Diederichs, Frederik Eigenbrod, Hartmut Fuchs, Georg Graß, Alexander Gowtham, Varun Hamaekers, Jan Hecker, Dirk Holl-Supra, Sonja Hörstrup, Maximilian Huuck, Bjarne Jaspers, Wilhelm Kratsch, Wolfgang Krauss, Christopher Krauß, Jonathan Kühnert, Christian Kummerow, André Leicht, Matthis Linden, Pascal Nicolai Mock, Miriam Mutschler, Christopher Ott, Jonathan Ott, Felix Paass, Gerhard Pak, Gyunam Petereit, Janko Pionzewski, Christian Plenne, Andrej Rippstein, Florian Röglinger, Maximilian Scherer, Daniel Schulz, Daniel Stahlke, Maximilian Steinmetz, Ina Strohm, Florian Stojanovic, Ljiljana Uhl, Niklas Ufrecht, Christian Aalst, Wil Van Der Voß, Angelika Wilde, Andreas Wirtz, Tim Yaman, Alper Ziebarth, Mathias Zorn, Alexander |
| Redaktion: | Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz |
| Herausgeber: | Fraunhofer-Allianz Big Data und Künstliche Intelligenz |
| Hersteller: | Fraunhofer Verlag |
| Verantwortliche Person für die EU: | Fraunhofer Verlag, Annika Fesch, Nobelstr. 12, D-70569 Stuttgart, annika.fesch@zv.fraunhofer.de |
| Abbildungen: | zahlreiche Abbildungen und Tabellen |
| Maße: | 298 x 213 x 10 mm |
| Von/Mit: | Nicolas Bach (u. a.) |
| Erscheinungsdatum: | 11.09.2025 |
| Gewicht: | 0,309 kg |