#07 Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz – mit Thomas Ramge
Ein Podcast der Schweizerischen Post
55 Minuten
Podcast
Podcaster
Beschreibung
vor 5 Jahren
Bei einem gemeinsamen Gespräch am Küchentisch diskutieren unser
Host Khalil Bawar und Thomas Ramge, Technologie-Korrespondent und
Buchautor, über Entwicklungen in künstlicher Intelligenz und
maschinellem Lernen sowie deren Auswirkungen auf Wirtschaft und
Gesellschaft. Der Podcast beantwortet, wie und welche Arbeiten und
Entscheidungen in Zukunft nicht von Menschen, sondern von Maschinen
getroffen werden und wieso nicht-originäre Tech-Unternehmen ihre
Organisationsstrukturen anpassen müssen. Thomas Ramge, Buchautor
und Lecturer der AI Business School Zürich, hat sich mit allen
Facetten von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen
auseinandergesetzt. Er schreibt regelmässig für das
Wirtschaftsmagazin brand eins und The Economist und hat mehrere
Sachbücher zu den Themen der digitalen Transformation
veröffentlicht. Viel Spass beim Hören der siebten Folge des
#InnoPodcasts. Ihr findet uns überall, wo es Podcasts gibt. Folgt
unserem Kanal. Teilt diese Folge in euren Netzwerken und schickt
uns euer Feedback zum Podcast gerne als Kommentar oder via E-Mail
an espacelab@post.ch. *** Ihr findet die Post auch hier: Instagram
http://instagram.com/swisspost Facebook
http://facebook.com/swisspost Twitter
http://twitter.com/postschweiz LinkedIn
http://www.linkedin.com/company/swiss-post/ Xing
http://www.xing.com/companies/dieschweizerischepost Website
http://www.post.ch/ *** 01:30 – Thomas Ramge über sich und seine
bisherigen Werke zu Themen der Wirtschaftsgeschichte und der
digitalen Transformation 04:55 - Klärung der Begriffe «Artificial
Intelligence», «Künstliche Intelligenz» und «Maschinelles Lernen»
10:55 - Welche physischen und technischen Voraussetzungen sind
erfüllt, damit eine Maschine abstrahieren kann? 15:35 – KI-Winter,
-Frühling, -Sommer oder -Herbst? Thomas Ramge erklärt in welcher
Jahreszeit sich «KI» befindet. 23:14 – Gewinnen wir durch autonomes
Fahren mehr Zeit, verhindern damit Unfälle und somit über 1 Million
Verkehrstote? Die Dilemma-Frage: Wie soll sich der Wagen verhalten,
wenn ein Unfall nicht mehr zu verhindern ist? 25:50 – Welche Quick
Wins sind durch künstliche Intelligenz in der Logistikbranche
möglich? 30:40 – Was kann künstliche Intelligenz für den
Berufsalltag von Mitarbeitenden der Post bedeuten? 33:30 – Eine
kulturelle Frage: Ist die (Teil-)Automatisierung von kognitiven
Routineaufgaben als Dividende der künstlichen Intelligenz zu
verstehen? 36:55 – Einsatz von künstlicher Intelligenz im
chinesischem Modell. Diskutieren wir in Mitteleuropa «schlauer»
über künstlichen Intelligenz und den technologischen Möglichkeiten?
43:00 – Warum sollten nicht-originär technologische Unternehmen in
eine solche Technologie investieren? 46:03 – Wie lernt der Mensch
Thomas Ramge und welche Empfehlungen hält er für euch zur
Annäherung ans Thema der künstlichen Intelligenz bereit. 53:29 –
Thomas’ Message an die EspaceLab-Community
Host Khalil Bawar und Thomas Ramge, Technologie-Korrespondent und
Buchautor, über Entwicklungen in künstlicher Intelligenz und
maschinellem Lernen sowie deren Auswirkungen auf Wirtschaft und
Gesellschaft. Der Podcast beantwortet, wie und welche Arbeiten und
Entscheidungen in Zukunft nicht von Menschen, sondern von Maschinen
getroffen werden und wieso nicht-originäre Tech-Unternehmen ihre
Organisationsstrukturen anpassen müssen. Thomas Ramge, Buchautor
und Lecturer der AI Business School Zürich, hat sich mit allen
Facetten von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen
auseinandergesetzt. Er schreibt regelmässig für das
Wirtschaftsmagazin brand eins und The Economist und hat mehrere
Sachbücher zu den Themen der digitalen Transformation
veröffentlicht. Viel Spass beim Hören der siebten Folge des
#InnoPodcasts. Ihr findet uns überall, wo es Podcasts gibt. Folgt
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bisherigen Werke zu Themen der Wirtschaftsgeschichte und der
digitalen Transformation 04:55 - Klärung der Begriffe «Artificial
Intelligence», «Künstliche Intelligenz» und «Maschinelles Lernen»
10:55 - Welche physischen und technischen Voraussetzungen sind
erfüllt, damit eine Maschine abstrahieren kann? 15:35 – KI-Winter,
-Frühling, -Sommer oder -Herbst? Thomas Ramge erklärt in welcher
Jahreszeit sich «KI» befindet. 23:14 – Gewinnen wir durch autonomes
Fahren mehr Zeit, verhindern damit Unfälle und somit über 1 Million
Verkehrstote? Die Dilemma-Frage: Wie soll sich der Wagen verhalten,
wenn ein Unfall nicht mehr zu verhindern ist? 25:50 – Welche Quick
Wins sind durch künstliche Intelligenz in der Logistikbranche
möglich? 30:40 – Was kann künstliche Intelligenz für den
Berufsalltag von Mitarbeitenden der Post bedeuten? 33:30 – Eine
kulturelle Frage: Ist die (Teil-)Automatisierung von kognitiven
Routineaufgaben als Dividende der künstlichen Intelligenz zu
verstehen? 36:55 – Einsatz von künstlicher Intelligenz im
chinesischem Modell. Diskutieren wir in Mitteleuropa «schlauer»
über künstlichen Intelligenz und den technologischen Möglichkeiten?
43:00 – Warum sollten nicht-originär technologische Unternehmen in
eine solche Technologie investieren? 46:03 – Wie lernt der Mensch
Thomas Ramge und welche Empfehlungen hält er für euch zur
Annäherung ans Thema der künstlichen Intelligenz bereit. 53:29 –
Thomas’ Message an die EspaceLab-Community
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