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Siar Sarferaz

Embedding Artificial Intelligence into ERP Software

A Conceptual View on Business AI with Examples from SAP S/4HANA

&lt;p&gt;1. Methodology.- Part I: ERP Fundamentals.- 2. Intelligent ERP.- 3. ERP Reference Processes.- 4. ERP Reference Architecture.- 5. ERP Reference Artificial Intelligence Technology.- Part II: Concepts for Embedding Artificial Intelligence.- 6. 6 Solution Architecture.- 7. Lifecycle Management.- 8. Data Integration.- 9. Data Protection and Data Privacy.- 10. Configuration.- 11. Extensibility.- 12. Model Degradation.- 13. Explanation of Results.- 14. Workload Management and Performance.- 15. Legal Auditing.- 16. Model Validation.- 17. User Interface Design.- 18. Embedding Generative AI.- Part III: Implementation Framework and Case Studies.- 19. Implementation Framework.- 20. Sales and Research.- 21. Sourcing and Procurement.- 22. Inventory and Supply Chain.- 23. Finance.- 24. Epilogue – Ethical Considerations.&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br&gt;&lt;/p&gt;&lt;p&gt;&lt;br&gt;&lt;/p&gt;

Jensen Huang, Nvidia, and the World’s Most Coveted Microchip

The Thinking Machine

Enhancing Reflective Teaching in Higher Education

Redefining Teaching and Learning

GenAI in Higher Education

A How-To Guide for Implementation and Management

AI for Public Relations

How to Make Sense of a Complex Future

The AI Paradox

Why Change Is Hard and How We Can Achieve It

New Beginnings

Depending on who you ask, artificial intelligence is our salvation or our doom; an overhyped, bigoted artist or the ticket to immortality and utopian abundance; just another tech fad or the last invention we need ever make. The AI discourse is confusing, messy, and frustrating. But the technology — and our response to it — will shape the future, whether or not we’re part of the conversation.
Obsolete is&nbsp;for those who are interested in learning more about AI, but unsure of where to start and who to believe. They may feel intimidated by the technical jargon, put off by dry and abstract prose, or skeptical of the loudest voices on the issue (like Elon Musk and Sam Altman). Obsolete will introduce readers to the basics of AI, the idea that it could lead to human extinction, the roiling three-sided debate surrounding extinction fears, and the people and companies trying to build artificial general intelligence (AGI) — that which can outwit humans across the board. The book will grapple with the core arguments animating the AI debates, which are, by turns, uncritically parroted and unduly dismissed. It will also cut through industry hype while seriously entertaining the implications of AGI.
The risk that AGI could result in our extinction is being recognized by a significant and growing number of leading AI researchers, industrialists, and policymakers, along with the wider public. Existential risk from AI has been explored in other books, but Obsolete will be the first to center its analysis on how both capitalist and great power competition make AI more dangerous.
Obsolete will also tackle questions like: Can machines actually outsmart humanity? If so, when could that happen? If AGI is possible, is it inevitable? Why are people trying to build a technology they claim could end the world? Is the idea of AI-driven extinction the product of a big tech conspiracy aiming to hype the technology and control its regulation? Why has the left mostly ignored or dismissed existential risk from AI? Why do some powerful techies welcome human extinction? How could AI enable stable authoritarian regimes? How could killer robots reshape war and the balance of power? What do China and the US want from AI? And why has it become the front line of their brewing Cold War? And finally: What can and should the left do about it?

Power, Profit, And The Race For Machine Superintelligence

Obsolete

The MIT Press Essential Knowledge series

How tech companies, journalists, and policymakers can prevent AI decision-making from going wrong. Our lives are increasingly governed by automated systems influencing everything from medical care to policing to employment opportunities, but researchers and investigative journalists have proven that AI systems regularly get things wrong. Auditing AI is a first-of-its-kind exploration of why and how to audit artificial intelligence systems. It offers a simple roadmap for using AI audits to make product and policy changes that benefit companies and the public alike. The book aims to convince readers that AI systems should be subject to robust audits to protect all of us from the dangers of these systems. Readers will come away with an understanding of what an AI audit is, why AI audits are important, key components of an audit that follows best practices, how to interpret an audit, and the available choices to act on an audit’s results. The book is organized around canonical examples: from AI-powered drones mistakenly targeting civilians in conflict areas to false arrests triggered by facial recognition systems that misidentified people with dark skin tones to HR hiring software that prefers men. It explains these definitive cases of AI decision-making gone wrong and then highlights specific audits that have led to concrete changes in government policy and corporate practice. The Marquand House Collective: Marc Aidinoff, Lena Armstrong, Esha Bhandari, Ellery Roberts Biddle, Motahhare Eslami, Karrie Karahalios, Nate Matias, Danaé Metaxa, Alondra Nelson, Christian Sandvig, and Kristen Vaccaro.

Auditing AI

Augmented and Virtual Reality in Healthcare

Deep Learning in Computer Vision

Welche Handlungsspielräume haben wir in einer Welt, die zunehmend von Künstlicher Intelligenz geprägt wird? Was kommt auf uns zu? Dieses Buch lädt dazu ein, unsere Zukunft in einer von KI geprägten Welt bewusst zu reflektieren. Arbeitsplatzverlust, Diskriminierung, Manipulation, Cyberangriffe und das endgültige Verschwinden von Privatsphäre sind nur der Anfang, denn KI wird unser Mensch-Sein an sich in Frage stellen.
Eine unregulierte KI wird unsere Wahrnehmung immer tiefer in virtuelle Metaversen entführen, aus denen es kein Zurück mehr gibt. Sie verändert nicht nur unsere mentalen Lebenswelten, sondern auch unsere Physis. Wenn Menschen durch Body-Enhancement KI-gesteuerte Zusatzfunktionen in ihre Körper integrieren und Roboter mit biologischen Komponenten ausgerüstet werden, verschwimmen die Grenzen zwischen Mensch und Maschine. Wir werden zu Cyborgs – aus Science-Fiction wird eine vorhersehbare Realität.
Um diese Entwicklungen wissenschaftlich, gesellschaftspolitisch und ethisch einzuordnen, begeben wir uns auf eine kulturhistorische Reise, die von der Antike bis in ein vielleicht gar nicht mehr so fernes Morgen führt.

Welche Handlungsspielräume haben wir in einer Welt, die zunehmend von Künstlicher Intelligenz geprägt wird? Was kommt auf uns zu? Dieses Buch lädt dazu ein, unsere Zukunft in einer von KI geprägten Welt bewusst zu reflektieren. Arbeitsplatzverlust, Diskriminierung, Manipulation, Cyberangriffe und das endgültige Verschwinden von Privatsphäre sind nur der Anfang, denn KI wird unser Mensch-Sein an sich in Frage stellen.Eine unregulierte KI wird unsere Wahrnehmung immer tiefer in virtuelle Metaversen entführen, aus denen es kein Zurück mehr gibt. Sie verändert nicht nur unsere mentalen Lebenswelten, sondern auch unsere Physis. Wenn Menschen durch Body-Enhancement KI-gesteuerte Zusatzfunktionen in ihre Körper integrieren und Roboter mit biologischen Komponenten ausgerüstet werden, verschwimmen die Grenzen zwischen Mensch und Maschine. Wir werden zu Cyborgs – aus Science-Fiction wird eine vorhersehbare Realität.Um diese Entwicklungen wissenschaftlich, gesellschaftspolitisch und ethisch einzuordnen, begeben wir uns auf eine kulturhistorische Reise, die von der Antike bis in ein vielleicht gar nicht mehr so fernes Morgen führt.

Eine kulturhistorische Reise von der Vergangenheit in unsere Zukunft

Künstliche Intelligenz und Mensch

Medical Robots and Devices: New Developments and Advances

AI and Data Science in Medical Research focuses on the integration of AI and data science into medical research, highlighting their impact on drug discovery, medical imaging, diagnostics, and genomic medicine. The book addresses the acceleration of therapeutic compound discovery and optimization of drug development pipelines through AI. The volume also discusses advancements in medical imaging, including early disease detection and neuroimaging. Additionally, it covers the application of AI in genomic medicine, offering insights into personalized treatment strategies. The volume concludes with an examination of AI's role in public health surveillance, particularly in disease detection and epidemiological research.

AI and Data Science in Medical Research

Embedding Artificial Intelligence into ERP Software

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