Enhancing non-expert understanding of Artificial Intelligence solutions through an ontology-based approach
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Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2024
Typ der Arbeit
Master
Studiengang
Sammlung
Typ
11 - Studentische Arbeit
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Hochschule für Wirtschaft FHNW
Verlagsort / Veranstaltungsort
Olten
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
To drive AI understanding and adoption, the vast terms, concepts, and definitions around the many different dimensions and aspects of AI must be demystified for a broader non-tech-focused audience. Such as professionals with higher education who work in a digitalized business environment but have no education in computer science or similar fields. These in this context, called “non-experts” of AI, who are decision-makers and contributors in various industries, could profit from an easy, manageable, and trustworthy way to level up their own knowledge of the AI field. Specifically in the context of relevant business challenges and terms.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Begutachtung
Open Access-Status
Lizenz
Zitation
Castratori, S. G. (2024). Enhancing non-expert understanding of Artificial Intelligence solutions through an ontology-based approach [Hochschule für Wirtschaft FHNW]. https://irf.fhnw.ch/handle/11654/49263